k近邻算法主要思想
k近邻算法是一种基本的分类与回归方法，其主要思想是基于样本之间的距离进行分类或回归预测。即对未标记样本的类别，由距离其最近的k个邻居投票来决定属于哪个类别。具体而言，k近邻算法将新的样本点与训练数据集中的样本进行距离度量，并选择与该样本距离最近的k个训练样本作为参考。对于分类问题，k近邻算法通过统计这k个样本中各类别的数量来决定新样本所属的类别；对于回归问题，k近邻算法通过计算这k个样本的平均值或加权平均值来预测新样本的输出值。k近邻算法没有显式的训练过程，而是在预测时根据训练数据来进行实时计算。
kNN的原理
kNN的原理是：通过计算待标记样本和数据集中每个样本的距离，取距离最近的k个样本。待标记的样本所属类别就由这k个距离最近的样本投票产生。
k近邻算法（k-nearest neighbors，简称kNN）是一种基本的分类与回归方法。其原理可以概括为以下几个步骤：
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训练阶段：将带有标签的训练样本集合作为输入。kNN算法不进行显式的训练过程，而是将这些样本保存起来以供后续的预测使用。
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预测阶段：对于一个新的待预测样本，计算它与训练数据集中每个样本之间的距离。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
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选择最近邻：根据距离度量的结果，选择与待预测样本距离最近的k个训练样本作为参考。
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分类或回归：对于分类问题，统计这k个样本中各类别的数量，并根据多数表决原则确定待预测样本所属的类别。对于回归问题，计算这k个样本的平均值或加权平均值，并作为待预测样本的输出值。
在kNN算法中，k的选择是一个重要的参数。较小的k值会使模型更加敏感和复杂，可能导致过拟合；而较大的k值会使模型更加平滑，可能导致欠拟合。因此，选择合适的k值是kNN算法中需要注意的问题。
需要注意的是，k近邻算法属于一种懒惰学习（lazy learning）方法，因为它在预测阶段才进行计算，没有显式的训练过程。这也使得kNN算法对训练数据集中的噪声和冗余数据比较敏感，同时在处理大规模数据时可能会面临计算复杂度高的问题。
