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机器学习算法：K最近邻（KNN）
K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。它基于实例之间的相似性度量，通过在训练数据中找到与待分类样本最接近的K个邻居来进行预测。本文将详细介绍KNN算法的原理和实现，并提供相应的源代码。
KNN算法原理
KNN算法的核心思想是"近朱者赤，近墨者黑"。它假设样本空间中相似的样本具有相似的类别。算法的基本步骤如下：
计算距离：首先，根据给定的距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离等），计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离。
选择邻居：选取与待分类样本距离最近的K个训练样本作为邻居。
进行投票：根据K个邻居的类别，通过多数表决的方式确定待分类样本的类别。对于分类问题，选择出现次数最多的类别作为预测结果；对于回归问题，选择K个邻居的平均值作为预测结果。
KNN算法源代码实现
下面是使用Python实现KNN算法的示例代码：
import numpy as np
class KNN:
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