KNN的优点有()
A:对测试样本分类时的计算量大，内存开销大
B:简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练
C:适合对稀有事件进行分类（例如当流失率很低时，比如低于 0.5%，构造流失预测模型）
D:特别适合于多分类问题 (multi-modal,对象具有多个类别标签)，例如根据基因特征来判断其功能分类，KNN比SVM的表现要好