算法特点如下：1、无穷大：算法的无穷大意味着算法必须能够在执行有限数量的步骤后终止。2、精度：算法的每一步都必须精确定义。

KNN算法本身简单有效，它是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0。KNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么KNN的分类时间复杂度为O(n...

如题，我想知道:什么是knn,knn有什么优缺点

k近邻算法的优缺点：KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的...

6.knn算法的优缺点优点：简单，效果还不错，适合多分类问题缺点：效率低（因为要计算预测样本距离每个样本点的距离，然后排序），效率会随着样本量的增加而降低。

KNN算法全称是K近邻算法（K-nearstneighbors，KNN）KNN是一种基本的机器学习算法，所谓K近邻，就是k个最近的邻居。即每个样本都可以用和它最接近的k个邻近位置的样本来代替。KNN是个相对比较简单的算法，比起之前提...

kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分...

在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数统计方法。在这两种情况下，输入包含特征空间（FeatureSpace）中的k个最接近的训练样本。1、在k-NN分类中，输出是一个分类族群。一...

近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。KNN法即K最邻近法，最初由Cover和Hart于1968年提出，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。

KNN算法最吸引人的特点之一在于，它易于理解也易于实现。其非参数的特性在某些数据非常“不寻常”的情况下非常有优势。KNN算法的一个明显缺点是，在分析大型数据集时会变得非常耗时，因为它会在整个数据集中搜索相似数据点。