文章摘要
本文介绍了KNN算法的优缺点，强调了其作为机器学习中一种简单但强大的分类和回归算法的优势。KNN算法的核心优势在于其无需训练数据准备、适合处理非结构化数据以及适用于小数据集。然而，该算法也面临一些挑战，例如计算开销较大，尤其是在高维数据或大数据集的情况下，以及如何选择合适的K值和距离度量等问题。总体而言，KNN算法在简单性和灵活性方面具有显著优势，但需在实际应用中权衡其局限性。
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