PythonK近邻算法

K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的非参数化的分类和回归算法。在分类问题中，KNN算法通过计算测试样本与训练样本的距离来确定测试样本的类别。在回归问题中，KNN算法通过计算测试样本与训练样本的距离来确定测试样本的数值输出。

Python实现KNN算法需要使用一些常用的科学计算库，如NumPy、pandas和scikit-learn等。具体实现步骤如下：

1. 收集数据并进行预处理。
2. 计算测试样本与训练样本之间的距离。
3. 根据距离排序，选取最近的K个邻居。
4. 根据K个邻居的类别（或数值），确定测试样本的输出。
5. 对算法进行评估，选择最优的K值。

在实际应用中，KNN算法常用于分类问题，如图像识别、文本分类等。同时，KNN算法也可以用于回归问题，如房价预测、股票价格预测等。