KNN算法的基本原理：

K-Nearest Neighbors (KNN) 算法是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归分析。其基本原理非常直观，简单来说，就是：

1. **邻居选择**：对于一个新的待预测样本，KNN算法首先找出该样本在特征空间中最接近（通常是按欧氏距离计算）的k个训练数据点，这里的“k”是一个预先设定的参数。

2. **投票决定**：然后根据这k个邻居的标签（如果用于分类）或值（如果用于回归），通过简单的多数表决或平均值（对于回归）来确定新样本的预测结果。如果是分类问题，最常见的分类方式是多数票原则，即出现次数最多的类别被作为预测结果。

3. **无参数学习**：KNN算法是一种无参数模型，也就是说，在训练阶段不需要学习任何模型参数，仅依赖于输入数据的特征来进行预测。