fly_bk

摘要： K近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 优点：精读高，对异常值不敏感，无数据输入假定 缺点：计算算杂度高，空间复杂度高。适合数据范围：数值型和标称型 K近邻算法是分类数据最简单最有效的算法。是基于实例的学习，使用算法时我们必须有接近实际数据的训练 样本数据。K近邻算法必须保存全部数据集， 阅读全文