KNN Kmeans原理与不同

 KNN(K-Nearest Neighbor)介绍 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 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 适用数据范围：数值型和标称型 KNN的算法过程是是这样的： 从上图中我们可以看到，图中的数据集是良好的数据，即都打好了label，一类是蓝色的正方形，一类是红色的三角形，那个绿色的圆形是我们待分类的数据。

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