Python实现K近邻算法

K近邻（K-nearest neighbors）是一种简单而强大的机器学习算法，常用于分类和回归问题。它基于“近朱者赤，近墨者黑”的原理，在特征空间中，将待分类样本的类别归类为K个最接近它的训练样本所属的类别。

在这篇文章中，我们将使用Python来实现K近邻算法，并通过一个示例来说明它的工作原理。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
from collections import Counter

接下来，我们定义一个KNNClassifier类，其中包含了K近邻算法的主要实现代码：

class KNNClassifier:
    def __init__(self