1、KNN算法是一个非常简单的算法，理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归
2、天然解决多分类问题，也可用于回归问题
3、和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感
4、KNN在训练过程中实质上不需要做任何事情，所以训练本身不产生任何时间上的消耗
5、由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合
1、计算量大，效率低。即使优化算法，效率也不高。
2、高度数据相关，样本不平衡的时候，对稀有类别的预测准确率低
3、相比决策树模型，KNN模型可解释性不强
4、维度灾难：随着维度的增加，“看似相近”的两个点之间的距离越来越大，而knn非常依赖距离
| 维数 | 点到点 | 距离 |
|---|---|---|
| 1维 | 0到1的距离 | 1 |
| 2维 | (0,0)到(1,1)的距离 | 1.414 |
| 3维 | (0,0,0)到(1,1,1)的距离 | 1.73 |
| 64维 | (0,0,...0)到(1,1,...1) | 8 |
| 10000维 | (0,0,...0)到(1,1,...1) | 100 |
KNN的优点 1、KNN算法是一个非常简单的算法，理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归 2、天然解...
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