K-NN：最近鄰算法
K-NN，即K-最近鄰算法（K-Nearest Neighbor algorithm），是一種基本的監督學習算法，廣泛應用于分類和回歸問題中。以下是對K-NN算法的詳細解析：
一、K-NN算法的基本原理
1、K-NN算法的核心思想是：
對于一個新的數據點，算法會在訓練數據集中找到與其距離最近的K個數據點（即“鄰居”），并根據這K個鄰居的類別或屬性值來預測新數據點的類別或屬性值。
2、分類問題：
在新數據點的K個鄰居中，通過多數投票的方式確定新數據點的類別，即選擇出現次數最多的類別作為預測結果。
3、回歸問題：
對于需要預測連續值的情況，K-NN算法會計算K個鄰居的數值屬性的加權平均值作為預測結果，權重通常與距離成反比。
二、K-NN算法的關鍵要素
1、距離度量：
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