数据挖掘k近邻法伪代码，包括输入和输出

K近邻(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。以下是KNN算法的简单伪代码：

**输入：**
1. 训练集（training set）：一组已标记的数据点，每个数据点由特征向量和对应的标签组成，如 (x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)，其中x代表特征，y代表类别。
2. 测试样本（test sample）：一个待分类的新数据点，通常表示为 x*。
3. K值：邻居的数量，用于确定最接近的K个邻居。

**输出：**
1. 测试样本的预测类别：根据训练集中K个最近邻居的多数类别决定。

function KNN(train_data, test_sample, k):
    // 初始化距离列表和邻居集合
    distances = []
    neighbors = []

    // 计算测试样本与训练集中每个样本的距离
    for i in range(len(train_data)):
        distance = calculate_distance(test_sample, train_data[i])
        distances.append((train_data[i], distance))

    // 将距离排序并选择前k个最近邻居
    distances.sort(key=lambda x: x[1])

    // 添加邻居及其类别到邻居集合
    for _ in range(k):
        neighbors.append(distances.pop(0)[0].label)

    // 返回邻居中出现次数最多的类别作为预测结果
    return most_common_category(neighbors)

**相关问题--:**
1. KNN算法适用于哪些类型的问题？
2. KNN中的“距离”通常是如何计算的？
3. 如何处理训练集过大导致的效率问题？