K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种基本的分类与回归方法。这个算法的思想非常简单、直观，但却非常强大。它既可以用于分类，也可以用于回归。
KNN算法原理
KNN工作原理可以概括为：如果一个样本在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
具体来说，KNN算法包括以下几个基本步骤：
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确定距离度量：首先，需要选择一个合适的距离度量方法来计算不同样本点之间的距离。常用的距离度量包括欧氏距离（Euclidean distance）、曼哈顿距离（Manhattan distance）和明可夫斯基距离（Minkowski distance）等。
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确定K值：选择K个最近的邻居。K是算法执行者定义的一个常数，通常选取较小的值。K的选择会对算法的结果产生重大影响。
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搜索邻近样本：对于每一个测试样本，计算它到训练集中每个样本的距离，选取距离最近的K个点作为最邻近的邻居。
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进行决策：
- 分类任务：在K个最邻近的样本中，统计每个类别出现的频率，最频繁的类别即为预测类别。
- 回归任务：计算K个最邻近样本的输出变量的平均值，作为预测结果。
K值的选择
K值的选择对算法性能有很大影响。K值较小可能会使模型受噪声影响较大（过拟合），K值较大则可能使模型无法捕捉到数据的一般性质（欠拟合）。没有绝对最好的K值选择方法，通常通过交叉验证（Cross-validation）来选取最优的K值。
距离度量
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欧氏距离：是最常见的距离度量方法，适用于特征属性的量纲相同或差异不大的情况。
d ( x , y ) = ∑ i = 1 n ( x i − y i ) 2 d(x, y) = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i - y_i)^2} d(x,y)=i=1<
