算法思想：KNN是指K Nearest Neighbors，临近算法，是指K个最近的邻居的意思。
算法流程：
计算预测值和所有训练样本的距离值
对距离值进行排序
取出前K个距离
统计前K个距离对应的标签数量
预测值的标签就是数量最多的标签
距离计算：
可以计算欧式距离或者曼哈顿距离，根据实际问题情况进行选择
K值的选择：
选择合适的距离很重要，随着K值的增大，错误率先下降后上升，最后无限大的时候就相当于求样本中数量最多的标签，没有意义
算法特点：
是一种非参的（模型不会对数据做出任何假设，和线性回归算法相反）、惰性（不需要对数据进行训练）的算法模型
算法优点：
简单易用
训练快
预测效果好
对异常值不敏感
算法缺点：
对内存要求较高
K-means算法
算法思想：根据给定的n个数据对象的数据集，构建k个数据对象的数据集，构建K个划分聚类的方法，是一种非监督学习的方法。
算法流程：
随机选取k个数据对象，每个数据对象代表一个聚类中心
对剩下的每个对象，计算和聚类中心的距离，赋给最相似的聚类
重新计算每个聚类的平均值作为新的聚类中心
不断重复上述过程
算法优点：
简单，容易理解
处理大数据集的时候，具有较好的伸缩性
数据近似高斯分布时效果很好
复杂度低
算法缺点：
K值的选取对算法效果有较大影响
对初始的聚类中心选取依赖
对异常值敏感
不合适多分类任务
不适合数据集分散的任务
算法优化：
数据预处理：去除离群点或者噪声数据
合理选择K值
采用核函数：将空间中的数据点映射到高位的特征空间，在这里再进行聚类