k-近鄰算法

1、有監督的算法，即需要依賴標籤； 2、算法原理：、 （1）計算已知類別數據集中的點和當前點的距離； （2）按照距離依次排序； （3）選取與當前點距離最小的K個點； （4）確定前K個點所在類別的出現概率； （5）返回前K個點出現概率最高的類別作爲當前點預測分類。 3、優點： 算法本身比較簡單，不需要進行訓練，訓練複雜度爲0 4、缺點： KNN分類算法的計算複雜度和訓練集中的文檔數目成正比，即，如果

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