KNN

1.優缺點   優點：精度高，對異常值不敏感，沒有數據輸入假定   缺點：計算複雜度高，空間複雜度高 2.原理闡述 2.1 概念     存在訓練樣本，且訓練樣本都存在分類標籤。輸入沒有標籤的新數據後，計算新數據的每個特徵與樣本集中數據的特徵的距離（歐式距離），將每個特徵距離加和作爲新數據與訓練數據的距離，然後算法提取距離最近的前K個數據的分類標籤，然後選擇這K個數據的分類標籤出現次數最多的標籤作

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