摘要： k-近邻算法原理 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进行分类。 优点：精度高(计算距离)、对异常值不敏感（单纯根据距离进行分类，会忽略特殊情况）、无数据输入假定（不会对数据预先进行判定）。 缺点：时间复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 工作原理 存在一个样本 阅读全文