knn中k=3怎么计算

在 k-NN（k-近邻）算法中，k 表示我们在训练集中选择离测试样本最近的 k 个邻居。当 k=3 时，我们需要计算测试样本与训练集中每个样本之间的距离，并选择其中距离最近的 3 个样本作为测试样本的邻居。

具体来说，对于每个测试样本，我们可以计算它与训练集中所有样本之间的欧氏距离（或其他距离度量），然后将这些距离按从小到大排序。接着，选择前 3 个距离最近的样本作为测试样本的邻居。

最后，我们可以通过一些投票或加权平均等方法来对这些邻居进行分类或回归。