KNN用于分类和回归,需要考虑最近的邻居。 分类就是编组。 回归就是预测结果(如数字)。 特征抽取意味着将物品(如水果或用户)转换为一系列可比较的数字。 能否挑选合适的特征事关KNN算法的成败。