Kmeans算法的缺陷
聚类中心的个数K 需要事先给定，但在实际中这个 K 值的选定是非常难以估计的，很多时候，事先并不知道给定的数据集应该分成多少个类别才最合适
Kmeans需要人为地确定初始聚类中心，不同的初始聚类中心可能导致完全不同的聚类结果。（可以使用Kmeans++算法来解决）
KNN是一种memory-based learning，也叫instance-based learning，属于lazy learning。即它没有明显的前期训练过程，而是程序开始运行时，把数据集加载到内存后，不需要进行训练，就可以开始分类了。
具体是每次来一个未知的样本点，就在附近找K个最近的点进行投票。
再举一个例子，Locally weighted regression (LWR)也是一种 memory-based 方法，如下图所示的数据集。
用任何一条直线来模拟这个数据集都是不行的，因为这个数据集看起来不像是一条直线。但是每个局部范围内的数据点，可以认为在一条直线上。每次来了一个位置样本x，我们在X轴上以该数据样本为中心，左右各找几个点，把这几个样本点进行线性回归，算出一条局部的直线，然后把位置样本x代入这条直线，就算出了对应的y，完成了一次线性回归。也就是每次来一个数据点，都要训练一条局部直线，也即训练一次，就用一次。LWR和KNN很相似，都是为位置数据量身定制，在局部进行训练。
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