摘要：k-近邻（KNN）算法是一种基本的基于实例的学习分类算法,被广泛用于数据挖掘中。它分为学习过程和训练过程两个阶段。在学习阶段,该算法除进行已知数据的简单存储之外不进行其它的操作,而在学习阶段进行绝大多数的计算。每当遇到新的查询实例时,一系列的相似的实例就从存储器中取出,并用来分类新的查询实例。

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