- K nearest neighbour (KNN)
- 定义：在一个数据集中，通过最近邻居将数据分类。
- Distance metrics可以是Euclidean, city block, cosine, Chebychev等。
- 无参数
- 优点：简单，合逻辑
- 缺点： 通过k来决定结果，可能k的选择不好；
通常k越大，分类过程中的噪声影响越小，但类之间的边界也变得不清晰； 算法的准确率常常会被不相干特征或者噪声影响，以至于结果很糟糕；二类分类问题中，k为奇数常常能避免票数平等；尝试不同的k来检查敏感性，很重要。
