1. 掌握k-近邻算法的基本原理； 2. 掌握k-近邻算法的流程； 3. 理解k-近邻中k值对分类正确率的影响。

好的，您的问题是关于k近邻算法的基本原理、流程以及k值对分类正确率的影响。

首先，k近邻算法是一种基于实例的学习方法，它的基本思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即距离最近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。其中，k是用户自定义的参数，通常使用交叉验证法来确定。

其次，k近邻算法的流程如下：
1. 计算测试样本与各个训练样本之间的距离，可以使用欧氏距离、曼哈顿距离等；
2. 根据距离的大小，选取k个最近邻的样本；
3. 统计k个最近邻样本中各类别出现的次数；
4. 将测试样本归为出现次数最多的类别。

最后，k值对分类正确率的影响，一般来说，当k较小的时候，模型的复杂度较高，容易受到噪声的影响，容易过拟合；当k较大的时候，模型的复杂度较低，容易受到样本不平衡的影响，容易欠拟合。因此，需要通过交叉验证等方法来选择合适的k值。