KNN：采用测量不同特征值间的距离或相似度的方法进行分类。
算法原理：如果一个样本在特征空间的K个最相似（最邻近）的样本中的大多数属于某类别，则此样本属于该类别。
算法决策过程：
优点：简单、易理解和实现；无需估计参数，无需训练；精度高，对异常值不敏感；适用于多分类问题。
缺点：当样本不平衡时，效果较差；计算量大，对内存的要求也较大；可理解性差，无法给出向决策树那样的规则。
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本文标题：机器学习之KNN
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