本文介绍了K近邻（K-Nearest Neighbors）算法的基本原理和Python实现。通过计算未知样本与训练集的距离，选取最近的K个邻居进行投票或平均值计算，从而进行分类或回归预测。文中使用scikit-learn库的KNeighborsClassifier实现，并以鸢尾花数据集为例展示算法应用，探讨了K值选择和距离度量方法的影响。
K近邻（K-Nearest Neighbors）算法是一种基本的分类和回归方法，它通过衡量样本之间的距离来进行预测。在本文中，我们将使用Python语言实现K近邻算法，并通过一个示例说明其工作原理。
首先，让我们来了解K近邻算法的基本原理。该算法的核心思想是，对于一个未知样本，我们可以通过查找其最近的K个邻居来推断其类别或预测其数值。具体步骤如下：
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计算距离：对于给定的未知样本，我们需要计算它与训练集中所有已知样本之间的距离。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
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选择K个邻居：根据距离的大小，选择与未知样本最近的K个样本作为邻居。
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进行投票或计算平均值：对于分类问题，可以根据邻居的类别进行投票，将得票最多的类别作为预测结果；对于回归问题，可以计算邻居的平均值作为预测结果。
接下来，我们将使用Python编写K近邻算法的实现代码。我们将使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来完成算法的实现。
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.<
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