机器学习-KNN(K-近邻算法)

# 环境 win10 + py3 一 . k-紧邻算法概述 分类：KNN算法属于监督学习的一种 算法：k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离进行分类 优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定 缺点：计算的时间和空间复杂度较高 适用数据范围：数值型和标称型 二.k-近邻算法的一般流程 ①收集数据 ②准备数据：距离计算所需要的数值，最好是格式化数据 ③分析数据 ④测试算法：计算错误率 ⑤使用算法

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