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KNN算法，全称K近邻算法，是机器学习中最简单直观的算法之一。它的核心思想非常朴素：要判断一个新样本属于哪个类别，就看看它周围最近的K个邻居都是什么类别，然后按多数投票的原则来决定。
KNN算法的工作过程可以分为四个简单步骤。首先，计算新样本与训练集中所有样本的距离，通常使用欧氏距离。然后，找出距离最近的K个邻居。接着，统计这K个邻居中各个类别的数量。最后，将新样本分类为出现次数最多的那个类别。
K值的选择对KNN算法的性能至关重要。K值过小时，算法容易受到噪声数据的影响，导致过拟合。K值过大时，分类边界会变得过于平滑，可能导致欠拟合。通常我们选择奇数作为K值，这样可以避免在分类时出现平票的情况。
在KNN算法中，距离度量的选择非常重要。最常用的是欧氏距离，它计算两点间的直线距离。另一种常用的是曼哈顿距离，也叫城市街区距离，它计算的是沿坐标轴方向的距离之和。不同的距离度量方法会影响算法的分类结果。
总结一下KNN算法的要点。KNN是一种简单直观的机器学习算法，通过邻居投票的方式进行分类和回归。K值的选择和距离度量方法是影响算法性能的关键因素。KNN算法广泛应用于推荐系统、模式识别等领域。虽然计算过程简单，但需要存储所有训练数据。