fubst0318

摘要： K-近邻算法（kNN） 简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 k-近邻算法的一般流程： (1)收集数据:可以使用任何方法。 (2)准备数据:距离计算所需要的数值，最好是格式化的数据格式。 阅读全文