k近邻（knn）原理及python实现

k近邻（k-Nearest Neighbors，简称k-NN）是一种常用的分类和回归算法，其原理是通过比较一个新样本与训练集中所有样本的距离，然后找到距离最近的k个训练样本，利用它们的类别标签进行分类预测，或者利用它们的数值标签进行回归预测。

具体实现过程如下：
1. 对于一个新样本，计算它与训练集中所有样本的距离（比如欧式距离或曼哈顿距离等）；
2. 找到距离最近的k个训练样本，即邻居；
3. 利用这k个邻居的类别标签（或数值标签）进行分类或回归预测。对于分类问题，可以采用多数表决的方式确定新样本的类别；对于回归问题，可以采用平均值或加权平均值的方式确定新样本的数值。

在Python中，可以使用scikit-learn库实现k近邻算法。具体实现代码如下：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier, KNeighborsRegressor
# 分类问题
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
# 回归问题
reg = KNeighborsRegressor(n_neighbors=k)
reg.fit(X_train, y_train)
y_pred = reg.predict(X_test)

其中，X_train和y_train是训练集的特征和标签，X_test是测试集的特征。n_neighbors参数表示k值，即邻居的个数。