KNN有哪些优缺点

KNN的主要优点有：
1） 理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归
2） 可用于非线性分类
3） 训练时间复杂度比支持向量机之类的算法低，仅为O(n)
4） 和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感

5） 由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合

6）该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分
KNN的主要缺点有：
1）计算量大，尤其是特征数非常多的时候
2）样本不平衡的时候，对稀有类别的预测准确率低
3）KD树，球树之类的模型建立需要大量的内存
4）使用懒散学习方法，基本上不学习，导致预测时速度比起逻辑回归之类的算法慢

5）相比决策树模型，KNN模型可解释性不强

参考：K近邻法(KNN)原理小结