2018-11-05
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KNN应用场景
理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归；
可用于非线性分类；
训练时间复杂度为O(n)；
对数据没有假设，准确度高，对outlier不敏感；
缺点
计算量大；
样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）；
需要大量的内存；
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