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K-最近邻（K—nearest neighbor，简称KNN）算法是一种在人工智能领域如专家系统、数据挖掘、模式识别等方面广泛应用的算法。该算法简单有效，易于实现，但是其K值难以确定，而且分类结果易受单个属性干扰。文中提出了一种简单易行的K值确定方法，并利用Quinlan信息增益理论，提出了基于信息增益的K-最近邻改进算法。通过实验证明，改进后的K—NN算法具有较强的抗干扰能力和较好的精确性。