K-近邻算法即KNN分类器的优缺点？

K-近邻算法（KNN）是一种基于实例的学习或非参数算法，它将新样本分类为与其最接近的训练样本的类别。其优缺点如下：

优点：

1. 简单易用： KNN算法不需要训练模型，仅需要计算距离，因此实现简单，易于理解和使用。
2. 适用性广： KNN算法可以应用于多分类、回归和异常检测等不同领域的问题。
3. 非常适合处理多属性数据集：KNN算法的原理是根据欧几里得距离计算样本之间的相似度，因此适合处理多属性数据集。

缺点：

1. 需要大量的计算资源：KNN算法需要计算每个测试样本与所有训练样本之间的距离，因此计算量非常大，需要大量的计算资源和时间。
2. 需要确定合适的k值：KNN算法需要选择合适的k值，如果选择不当可能会导致过拟合或欠拟合的问题。
3. 对于高维数据不太适用：随着维数的增加，计算距离的时间和空间复杂度会增加，因此对于高维数据集，KNN算法的效果可能不太好。