机器学习：KNN（K-近邻）算法原理的介绍及应用场景

K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种基本且直观的监督学习算法，用于分类和回归任务。其基本思想是基于特征空间中的距离度量，在训练集中找到与新样本最近的K个邻居，然后通过这些邻居的标签来决定新样本的类别或者值。

主要特点和优势：

1. 简单直观：KNN是一种非常直观的算法，易于理解和实现。
2. 适用性广泛：适用于多种类型的数据和问题，尤其是在没有明确分布假设的情况下。
3. 自适应性强：随着训练样本的增加，模型能力不断增强。

工作原理：

1. 距离度量：KNN通过某种距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等）来计算样本之间的距离。
2. 邻居选择：根据距离度量，选择训练集中距离最近的K个样本作为新样本的邻居。
3. 投票决策：对于分类任务，KNN根据邻居的类别标签进行投票，选择票数最多的类别作为新样本的预测类别；对于回归任务，KNN取邻居的平均值作为预测输出。

参数选择：

• K值选择：K的选择影响模型的性能，选择较小的K值会使模型更复杂，容易受到噪声的影响，选择较大的K值会使模型更平滑，但可能忽略了局部特征。
• 距离度量：不同的距离度量适用于