diff --git a/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/3.K近邻——物以类聚.md b/机器学习算法理论及应用/李航——统计学习方法/3.K近邻——物以类聚.md
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@@ -89,4 +89,55 @@ How to chose K
 
 **在应用中**：
 
-​	先取一个较小的K值，再通过交叉验证法来选取最优的K值
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+​	先取一个较小的K值，再通过交叉验证法来选取最优的K值
+
+
+
+### 分数表决规则
+
+Majority voting rule
+
+分类决策规则：多数表决
+
+损失函数：![1618403216249](assets/1618403216249.png)
+
+![1618403248798](assets/1618403248798.png)
+
+实心圆内都判断为红色的损失值
+
+![1618403277362](assets/1618403277362.png)
+
+![1618403284982](assets/1618403284982.png)
+
+实心圆内都判断为蓝色的损失值
+
+![1618403333677](assets/1618403333677.png)
+
+
+
+### K近邻算法
+
+K-nearest neighbor
+
+输入：训练数据T = [(x1, y1),...,(xn,yn)]
+
+![1618403482744](assets/1618403482744.png)实例特征向量x。
+
+1. 根据给定的距离度量，在训练集中找到与x最近的k个点，涵盖这k个点的邻域记作Nk(x)
+
+2. 在Nk(x)中根据分类决策规则（如多少表决）决定x的类别y
+
+   输出实例x所属的类别y
+
+![1618403629320](assets/1618403629320.png)
+
+
+
+### 总结
+
+Summarization
+
+1. K近邻的思想：物以类聚
+2. K近邻没有显式的训练过场
+3. 距离度量：欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离
+4. 分类方式：多数表决规则
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