分类算法：K-近邻(KNN)算法及其优化

分类算法：K-近邻(KNN)算法及其优化

1. 一、K-近邻算法基础

1.1 1.1 KNN算法的原理

K-近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归。在分类问题中，KNN算法的工作原理如下：

1. 收集数据：获取训练数据集，其中每个数据点都有已知的分类标签。
2. 输入数据：当需要对一个新的数据点进行分类时，该数据点作为输入。
3. 计算距离：使用某种距离度量方法，计算输入数据点与训练数据集中每个数据点之间的距离。
4. 选择K个最近邻：从训练数据集中选择距离输入数据点最近的K个数据点。
5. 分类决策：根据这K个最近邻的分类标签，采用多数表决的方式决定输入数据点的分类。

示例代码

假设我们有以下训练数据集&#x