KNN（K最近邻）分类器是机器学习中的一种监督学习方法

KNN（K最近邻）分类器是机器学习中的一种监督学习方法。它根据一个样本的k个最近邻居的标签，来预测该样本的标签。首先需要用训练数据集对分类器进行训练，在预测时，计算未知样本与所有已知样本的距离，选取距离最近的k个点，并统计它们的标签，以投票的方式决定未知样本的类别。

在确定最合适的k值方面，可以采用交叉验证的方法。首先将数据集划分为k个子集，然后每次选择其中一个子集作为验证集，其余k-1个子集作为训练集，然后计算不同k值下模型的准确率，选取使准确率最高的k值。

除了KNN外，RadiusNeighborsClassifier（基于半径的最近邻分类器）也是一种常见的分类器。和KNN相似，RadiusNeighborsClassifier也是根据最近邻节点的标签来预测测试数据的标签。不同之处在于，它是根据指定的半径来选择最近邻节点，而不是像KNN一样选择固定数量的最近邻节点。在使用RadiusNeighborsClassifier时，需要通过设置半径的大小来控制最近邻节点的数量。

下面给出一个使用Python实现KNN的示例代码。在这个例子中，我们使用UCI机器学习库中的Iris数据集进行训练和预测。

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbor