简述：将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（前K个）的分类标签，选择前K个中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
用于回归：将K个样本的实值平均，还可基于距离远近进行加权平均或加权投票
优点：精度高、异常值不敏感、无数据输入假定
缺点：计算复杂度高、空间复杂度高
适用数据范围：数值型和标称型
归一化数值为了提高准确度
因为K-近邻算法的计算复杂度实在太高，K决策树是K近邻算法的优化版
KNN虽然简单，但它的泛化错误率不超过贝叶斯最优分类器的错误率的两倍
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本文标题：K-近邻算法
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