优点：
- 简单有效
- 重新训练的代价低(没有构建模型)
- 适合类域交叉样本
- KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。
- 适合大样本自动分类
- 该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。
缺点：
- 惰性学习
- KNN算法是懒散学习方法（lazy learning,基本上不学习），一些积极学习的算法要快很多
- 类别评分不是规格化
- 不像一些通过概率评分的分类
- 输出可解释性不强
- 例如决策树的输出可解释性就较强
- 对不均衡的样本不擅长
- 当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。
- 计算量较大
- 目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。
