基于KNN的垃圾邮件过滤

基于KNN的垃圾邮件过滤是一种常见的垃圾邮件过滤方法。KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习算法，它通过计算待分类样本与已知类别样本之间的距离，将待分类样本归为距离最近的K个已知类别样本中出现最多的类别。

在基于KNN的垃圾邮件过滤中，首先需要构建一个训练集，该训练集包含已知类别的邮件样本，分为垃圾邮件和非垃圾邮件。对于每封待分类的邮件，需要将其表示为特征向量，常用的特征包括词频、词汇数量、邮件长度等。然后，计算待分类邮件与训练集中每封邮件的距离，并选择距离最近的K个训练集样本。

接下来，根据K个最近邻样本的类别进行投票，将待分类邮件归为票数最多的类别。如果K=1，则直接将待分类邮件归为与其最近邻样本相同的类别。如果K>1，则可以通过设置阈值来决定垃圾邮件和非垃圾邮件的划分。

基于KNN的垃圾邮件过滤方法的优点是简单易实现，无需训练复杂的模型。然而，它也存在一些缺点，如计算复杂度高、需要大量的存储空间等。