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德爾菲法是一種基於餘弦定理的最近鄰算法，它可以通過類比新實例的歐氏距離（通常衡量兩個實例之間的距離）來判斷擬合形狀並識別新實例的類型。在德爾菲法中，類似度是使用餘弦定理來計算的，這意味着如果兩個實例的向量不完全一致，它仍然可以用角度來衡量它們之間的類似程度。當新實例插入系統時，系統會把它與已有實例進行比較，通過比較最相似的實例，它可以把新實例分配給一箇類。 德爾菲法最初用於語言識別，但它也可以應用於其他類型的任務，如手寫識別、圖像識別、語義分析和文本分類。它具有準確性高，處理數據量小，運行效率高和可擴展性強等優點，因此成爲一種強大的機器學習算法。 除了計算實例之間的歐氏距離，德爾菲法還可以使用其他距離度量標準，如傑卡德距離和曼哈頓距離，以提高精確度。 拓展知識：在德爾菲技術中，每個數據點都有一箇鄰居，這些鄰居的原則是最小距離，即與實例最接近的類。這些鄰居的選擇可以根據距離指標來完成，例如歐幾里得距離、傑卡德距離和曼哈頓距離等。