摘要：这篇文章讲kNN（k近邻，k-Nearest Neighbour）。这是一种lazy-learning，实现方便，很常用的分类方法。约定n为样本集中的样本数，m为样本的维度，则这个算法的训练复杂度为0，未加优化（线性扫描）的分类时间复杂度为，kd-Tree优化后复杂度可降为。 思路、优点及缺陷 该方 阅读全文