K-最近邻算法：一种常用的机器学习分类算法

K-最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）算法是一种常用的机器学习分类算法，它基于实例之间的相似性进行分类。该算法通过计算待分类样本与训练集中的样本之间的距离，选取距离最近的K个邻居，根据这K个邻居的标签进行投票，将待分类样本归类为票数最多的类别。KNN算法的简单性和直观性使其成为机器学习领域的一个重要工具。

KNN算法的原理和步骤如下：

1. 数据准备：首先，需要准备用于训练和测试的数据集。数据集由一系列特征向量和对应的标签组成，其中特征向量用于描述样本的属性，标签则表示样本的类别。

2. 计算距离：对于测试样本，需要计算它与训练集中每个样本的距离。常用的距离计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。距离的计算可以基于特征向量的数值型属性，也可以考虑特征向量的分类属性。

3. 选择K值：K值是KNN算法的一个重要参数，它表示选择多少个邻居进行投票。一般而言，较小的K值会使模型更加敏感，容易受到噪声的影响，而较大的K值会使模型更加平滑，忽略掉样本之间的细节。

4. 确定类别：根据距离计算得到的K个最近邻居，根据它们的标签进行投票，并将待分类样本归类为票数最多的类别。在处理多类别分类问题时，可以使用加权投票的方式，根据邻居与待分类样本的距离进行加权。

下面是一个使用Python实现KNN算法的示例代码：

import numpy as np

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