最近鄰規則演算法（KNN）
優點：簡單，易於實現； 通過對K的選擇可具備丟噪聲資料的健壯性 缺點： 需要大量空間儲存所有已知例項 演算法複雜度高（需要比較所有已知例項與要分類的例項） 當其樣本分佈不平衡時，比如其中一類樣本過大（例項數量過多）佔主導的時候，新的未知例項容易被歸類為這個主導樣本，因為這類樣本例項的數量過大，但這個新的未知例項實際並木接近目標樣本 改進：根據距離加上權重（例：1/d） arg max f(x): 當f(x)取最大值時，x的取值
其他距離衡量：餘弦值（cos）, 相關度 （correlation）, 曼哈頓距離 （Manhattan distance） 基於例項的學習：只是簡單地把訓練樣例儲存起來，從這些例項中泛化的工作被推遲到必須分類新的例項時，每當學習器遇到一個新的查詢例項，它分析這個新例項與以前儲存的例項的關係，並據此吧一個目標函式值賦給新例項。
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