一、原理
选择距离测试样本最近的k个样本，出现频数最大的样本的类别就是该测试样本的类别。
二、优缺点
它的特点是完全跟着数据走，没有数学模型可言。
优点：简单、快速、易于实现；
缺点：计算量大，数据不平衡时预测偏差比较大；
三、不平衡问题怎么解决？
数据不平衡时，距离测试样本最近的k个样本中，可能大数量类别样本最多，这样导致预测错误。
解决：使用权值，近的权值大，远的权值小；
四、计算量大怎么解决？
先将样本集按距离进行分组，然后计算出质心，找到离测试样本最近的质心，然后在这个组里面进行KNN算法。
适用于样本容量大的情况。
五、K是如何选取的？
过小容易过拟合，过大容易欠拟合。一般是选较小的值，采用交叉验证进行调优。
六、KD树是什么？
根据样本的n维特征进行划分存储，方便搜索。
七、使用场景？
需要一个特别容易解释的模型的时候，比如说推荐算法等。