Python基础算法解析：K最近邻算法

K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，常用于分类和回归问题。本文将介绍KNN算法的原理、实现步骤以及如何使用Python进行KNN的编程实践。

什么是K最近邻算法？

K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，其核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即最近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法不需要训练模型，而是利用训练集中的数据进行预测。

KNN的原理

KNN算法的原理非常简单，主要包括以下几个步骤：

• 计算距离：计算测试样本与训练样本之间的距离，通常使用欧氏距离或曼哈顿距离。
• 选择最近邻：选取与测试样本距离最近的k个训练样本。
• 进行分类（或回归）：对于分类问题，通过投票机制确定测试样本的类别；对于回归问题，通过求取k个最近邻样本的平均值确定测试样本的输出。

KNN的实现步骤

• 计算距离：对于每个测试样本，计算其与所有训练样本的距离。
• 选择最近邻：选取与测试样本距离最近的k个训练样本。