k-近邻算法（KNN）
优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定
缺点：计算复杂度高，空间复杂度高
适用数据范围：数值型和标称型
工作原理： 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
k-近邻算法的一般流程
（1）收集数据：可以使用任何方法
（2）准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式。
（3）分析数据：可以使用任何方法。
（4）训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法
（5）测试算法：计算错误率
（6）使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。
测试分类器：常用错误率