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概述 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 优缺点 优点：精度高、对异常值不敏感、唔数据输入假定 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 标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类)标称型：标称型目标变量的结果只在有限目标集中取值，如真与假(标称型目标变量主要用于分类) 数值型：数值型目标变量则可以从无限的数值集合中取值，如0.100，42.001等 (数值型目标变量主要用于回归分析) k-近邻算法的一般流程