K最近邻算法(KNN)及其Python实现

 目录

引言：

1.什么是K最近邻算法:

2.KNN算法的工作原理:

        KNN算法的工作原理可以概括为以下几个步骤: 

3.KNN算法的实现步骤:

        实现KNN算法的一般步骤如下:

4.KNN算法的优缺点：

5.Python简单实现KNN算法的示例:

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引言：

        欢迎来到本篇博客文章，今天我们将介绍一种被广泛应用于分类和回归任务的机器学习算法：K最近邻算法(K-Nearest Neighbors )。KNN算法通过度量样本之间的距离来进行分类或预测任务。本文将详细介绍KNN算法的原理和实现，并使用Python编程语言展示一个简单而有效的KNN算法示例。 

1.什么是K最近邻算法:

        K最近邻算法(KNN)是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归任务。它假设相似的输入具有相似的输出，在分类任务中，KNN算法根据输入样本的邻居来进行分类，而在回归任务中，它通过邻居的平均值来进行预测。

2.KNN算法的工作原理:

        KNN算法的工作原理可以概括为以下几个步骤: 

• 计算样本之间的距