KNN算法入门：从原理到实现

KNN算法入门：从原理到实现

K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归任务。本文将介绍KNN算法的原理，并给出相应的源代码实现。

一、KNN算法原理
KNN算法的核心思想是在训练集中找到距离待预测样本最近的K个样本，然后根据这些样本的标签来确定待预测样本的类别。KNN算法的基本步骤如下：

1. 计算距离：对于给定的训练集和待预测样本，计算待预测样本与每个训练样本之间的距离。常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离等。

2. 选择K值：选择一个合适的K值，即确定要考虑多少个最近邻的样本。K值的选择会直接影响KNN算法的性能。

3. 确定类别：根据距离最近的K个样本的类别标签，通过投票或加权平均的方式来决定待预测样本的类别。

二、KNN算法实现
下面是使用Python语言实现KNN算法的代码：

import numpy as np
from collections import Counter

# 计算欧氏距离
def