本文详细介绍了K近邻算法（KNN）的基本原理，通过举例说明了KNN如何根据最近邻进行分类。内容涵盖K值选择的重要性，解释了K值大小对算法结果的影响，以及在R语言中实现KNN算法的过程。强调了K值选择的实验性和在iris3数据集上的应用示例。
K近邻算法，即K-Nearest Neighbor algorithm，简称KNN算法，单从名字来猜想，可以简单粗暴的认为是：K个最近的邻居，当K=1时，算法便成了最近邻算法，即寻找最近的那个邻居。为何要找邻居？打个比方来说，假设你来到一个陌生的村庄，现在你要找到与你有着相似特征的人群融入他们，所谓入伙。
用官方的话来说，所谓K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。根据这个说法，咱们来看下引自维基百科上的一幅图：
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