1. 概念 测量不同特征值之间的距离来进行分类 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用范围：数值型和标称型 工作原理： 存在一个样本数据合计 ...

　 一、　K邻近算法思想：存在一个样本数据集合，称为训练样本集，并且每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据（这里的数据是一组数据，可以是n维向量）与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后 ...