k邻近算法（k-nearest neighbors）是一种懒惰算法，不需要进行训练，每次对一个新的未知的数据，对所有已知的数据求欧氏距离，在小于一定距离x之内的样本进行级数，计数最多的就认为未知数据的分类。
KNN的复杂度很高，每次需要遍历所有的数据，并且将每一纬度都进行计算，而且距离x选取的不同会对最后的答案有很大的影响，可能因为x的不同导致样本分类错误，以及范围内计数最多的不一定就是正确的分类
