K-近邻算法（KNN）应用领域

### K-近邻算法的主要应用场景

#### 图像识别
K-近邻算法被广泛应用在图像识别领域。例如，在手写数字识别中，每个像素点可以作为一个特征值，通过计算新图片与已有样本库中各个样本的距离，找到最近的几个邻居并据此判断该手写数字为何种数值[^1]。

#### 推荐系统
推荐系统的构建也可以借助于KNN实现个性化商品或服务推送。比如电商网站会记录用户的浏览历史、购买行为等信息形成用户画像，当有新的顾客访问时，则依据与其兴趣相似的老客户所偏好的产品来进行针对性的商品展示[^2]。

#### 文本分类
对于自然语言处理中的文本分类任务来说，KNN同样能够发挥作用。如垃圾邮件过滤器可以根据之前标记过的大量正常邮件和垃圾邮件的内容特点建立模型，一旦接收到一封待检测的新邮件就可参照最接近它的几封信件属性决定是否将其视为垃圾邮件[^3]。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np

# 创建一个简单的二维数据集用于演示
X = np.array([[0, 0], [1, 1], [1, 0]])
y = ['normal', 'spam', 'normal']

# 初始化KNN分类器，并设置k=2
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)

# 训练模型
neigh.fit(X, y)

# 预测未知样本所属类别
print(neigh.predict([[0.8, 0.9]]))

此代码片段展示了如何使用Python中的`sklearn`库来创建一个基于KNN的简单文本分类器，这里仅做示意用途，实际应用可能涉及更复杂的预处理步骤及参数调整[^4]。