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K近邻算法是机器学习算法中的一种常用的分类算法,由于和其他分类算法相比没有显示的学习过程,所依据的“多数决定”的思想很容易理解,在多分类问题上表现的比其他分类算法要好,而且计算过程经过优化后能够大幅降低计算次数,因此在分类领域有着广泛的应用。本文介绍了K近邻分类算法的原理,并介绍了K近邻算法在分类领域的多种应用以及和其他分类算法相比有哪些优势和不足。