本文介绍了K近邻（K-Nearest Neighbors）算法的基本原理，并使用Python详细展示了其实现过程。通过创建KNNClassifier类，包括计算欧氏距离、找到K个最近邻居及预测标签等关键步骤，解释了K近邻算法在分类问题中的应用。虽然算法简单易懂，但存在计算复杂度和数据敏感性问题，需要针对实际问题进行优化。
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 
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