KNN算法及其改進

KNN算法優缺點 優點 (1) 精度高 (2) 對異常值不敏感：某個異常值對整個結果不造成影響； (3) 無數據輸入假定：無數據的獨立性等假設； 缺點 (1) 計算複雜度高：因爲要計算的點需要與所有點計算距離，所以複雜度很高； (2) 空間複雜度高：因爲需要加載所有的樣本； 適應的數據範圍 數值型和標稱型（是或者否） 算法原理 K值選擇 如果選擇較小的K值 – 近似誤差會減小（針對訓練集），估計誤

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