机器学习实战——K-近邻法（K-Nearest Neighbors，KNN）

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在机器学习的广阔领域中，K-近邻法（KNN） 是一种既简单又强大的非参数分类方法。尽管其原理简单，但 KNN 在许多实际应用中仍然表现出色，尤其是在数据分布比较平滑、特征空间不复杂的情况下。本文将深入探讨 KNN 的原理、实现代码、应用场景、常用数据集及相关文献，帮助你更好地理解这一经典算法。

一、K-近邻法（KNN）的原理✨✨

KNN 是一种基于实例的学习算法，也就是说它没有显式的训练过程，而是直接使用训练数据进行预测。在分类问题中，KNN 的核心思想是：给定一个新的输入实例，查找训练集中最接近（即距离最近）的 K 个实例，并根据这 K 个邻居的标签进行预测。KNN 是一种 懒惰学习算法，即它在训练时不做任何处理，所有计算都在预测阶段进行。

1.1 算法流程