斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之KNN算法实现与详解

K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的分类算法，在计算机视觉与深度学习领域中有着广泛的应用。本文将详细介绍KNN算法的原理，并提供相应的Python源代码实现。

KNN算法的核心思想是基于已知样本的特征空间，通过测量待分类样本与已知样本之间的距离来进行分类。具体而言，KNN算法根据待分类样本距离最近的K个已知样本的标签进行投票，将待分类样本归为票数最多的标签所属的类别。

下面是KNN算法的Python实现：

import numpy as np

class KNN:
    def __init__(self, k):
        self