作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
一、专家系统概述
专家系统（Expert System）是一个机器学习的应用领域，它是指基于知识库构建的决策支持系统，主要用于处理复杂的信息环境中带有多种因素影响的数据集，并产生可信的决策建议或意见。专家系统可以根据输入的事务数据或事实经过规则推理，对各种条件下的最优决策方案进行输出。而这些条件及决策方案通常由众多的专家经验、直觉、判断力等因素所驱动。通过专家系统，我们可以快速、精准地解决复杂的问题，并取得明显的效益。但是，专家系统的建设、维护及应用仍然是一个不小的工程任务，尤其是在实际业务场景中更加复杂和困难。因此，专家系统的研究人员需要具备一定的数据分析、知识表示、规划、构造和推理能力，以及对计算机科学、信息科学、数学、工程等多个学科的深入理解。
二、K最近邻算法的基本原理
K最近邻算法（K-Nearest Neighbors algorithm），又称为“k-NN”算法，是一种简单的非监督学习算法。该算法是一种基于数据集的分类算法，由数据空间中的k个样本定义一个超平面，距离超平面的点越近的样本就被视为同类。K最近邻算法是由 提出的，是一种简单而有效的方法，可以用来分类和回归，也适合于非线性可分的数据集。K最近邻算法可以用于分类和回归问题，但一般情况下，K最近邻算法只用于分类问题。对于K最近邻算法的分类方法，可以使用支持向量机(Support Vector Machines)、多层感知机(Multi-Layer Perceptron)或决策树(Decision Tree)，也可以结合其他方法，如贝叶斯方法、神经网络方法等。