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k-近邻算法, 模拟退火算法和粒子群算法分别是实例分类和求解的算法, 这三种算法各不相同并且每种算法都有自身的特点.实例使用k-近邻算法求解之时, 采用的是欧氏距离公式来计算实例之间的距离从而找到最优解, 最终实现实例分类的目的.论文在k-近邻算法特点的基础之上提出了将相似性算法和夹角余弦算法在k-近邻分类算法中进行应用和计算, 从而达到实例分类时寻找最优解的目的.将相似性算法在寻找更优解的方面进行应用, 以及将夹角余弦算法作为解的评价标准这都是论文的创新点.