机器学习实战

k近邻算法是分类数据最简单最有效的算法，本章通过两个例子讲述了如何使用k近邻算法构造分类器。k近邻算法是基于实例的学习，使用算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。k近邻算法必须保存全部数据集，如果训练数据集的很大，必须使用大量的存储空间。此外，由于必须对数据集中的每个数据计算距离值，实际使用时可能非常耗时。

K近邻算法的另一个缺陷是它无法给出任何数据的基础结构信息，因此我们也无法知晓平均实例样本和典型实例样本具有什么特征。下一章我们将使用概率测量方法处理分类问题，该算法可以解决这个问题。