KNN算法：一种强大的机器学习分类算法

KNN（k-Nearest Neighbors，k近邻算法）是一种基于实例的学习方法，用于解决分类问题。它的核心思想是通过测量不同样本之间的距离来确定新样本所属的类别。KNN算法简单易懂，适用于各种数据类型，具有较好的性能，因此在机器学习领域得到了广泛的应用。

KNN算法的原理很简单：给定一个训练集，其中包含了已知类别的样本，以及一个待分类的新样本。KNN算法通过计算新样本与所有训练样本之间的距离，选择距离最近的k个样本作为邻居，并将新样本归类为这k个样本中出现最多的类别。其中，k是一个用户定义的参数，通常根据具体问题进行选择。

下面我们将详细介绍KNN算法的实现过程，并附带相应的Python源代码。

首先，我们需要导入必要的库和模块：

import numpy as np
from collections import Counter

接下来，我们定义一个KNN分类器的类：