任务描述 本关任务:理解并掌握基本最邻近法( k-nn )的算法思想以及基本过程,并实

k-近邻算法（k-nn）是一种基本的分类和回归算法。其基本思想是基于已知样本的特征值和标签值，根据距离度量来确定未知样本的类别或者预测值。

k-近邻算法的基本过程如下：首先，计算未知样本与已知样本的距离；然后，选取最近的k个已知样本；接着，根据这k个已知样本的标签值来判断未知样本的类别或者预测值。

k-近邻算法中，距离度量常用的有欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。在计算距离之后，可以通过排序或者优先队列找到最近的k个已知样本。k个已知样本中类别出现次数最多的类别即为未知样本的类别，或者计算k个已知样本标签值的平均值作为未知样本的预测值。

k-近邻算法的优点是简单易懂，容易实现并且对样本的的类别边界没有要求。但是，它也存在一些缺点。首先，k-近邻算法对于样本中的噪声和异常点比较敏感，因此对数据预处理很重要。其次，k-近邻算法在处理大规模数据时计算量比较大，因为需要计算未知样本与所有已知样本的距离。

总之，k-近邻算法是一种基本的分类和回归算法，其思想和过程简单明了。通过理解和掌握k-近邻算法，可以在实际问题中进行数据分类和预测。