KNN算法是一种基于距离的分类方法，常用于计算机视觉和深度学习。它通过计算待分类样本与已知样本的距离，选取最近的K个样本进行投票决定类别。本文介绍了KNN的原理，并提供了Python代码实现。KNN虽然简单直观，但在大规模数据集上效率较低，且对样本分布不均的数据集效果可能不佳。
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)
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