摘要： KNN算法 距离度量，监督学习算法。假设有一个待预测数据，遍历此节点与所有点的距离，选择前K个，最大投票法。 最近邻算法K=1 对异常值不敏感，无数据输入假设，精度高；计算复杂度高，空间复杂度高；适用于数值型和标称型（分类数据） 总结出每个算法的优缺点，使用场景，碰到特定问题才可以知道用什么算法。数 阅读全文