Python KNN 算法文本分类：结果分析与应用

使用 KNN 算法实现文本分类可以得出以下结果：

1. 分类准确率：KNN 算法可以对文本进行分类，通过计算每个文本与其他文本之间的距离，然后根据最邻近的 K 个文本的标签进行分类。分类准确率取决于 K 值的选择和文本特征的选择。

2. 特征选择：KNN 算法需要计算文本之间的距离，因此文本的特征选择非常重要。一些常用的特征选择方法包括 TF-IDF、词频、文本长度等。

3. 模型解释性：KNN 算法的模型非常简单，容易理解和解释。因此，可以通过分析 KNN 算法分类结果，进一步了解文本数据的特征和规律。

4. 算法效率：KNN 算法的计算复杂度较高，因为需要计算每个文本与其他文本之间的距离。因此，在大规模文本分类任务中，需要使用一些优化方法，如 KD 树、球树等。