请详细介绍knn分类算法

KNN（K-Nearest Neighbors，K最近邻）算法是一种基于实例的学习方法，即通过训练样本集合来推断新的数据实例的分类。KNN算法是一种非参数化分类算法，它不需要先验假设，这意味着它可以适应不同的数据分布。

KNN算法的基本思想是：对于一个新的数据实例，找到其在训练集中最近的K个实例，然后根据这K个实例的类别进行分类。具体的分类方法有多种，例如：KNN算法可以采用多数表决法进行分类，即将K个最近邻的类别进行统计，将出现最多的类别作为新实例的类别；也可以采用加权平均法进行分类，即将K个最近邻的类别进行加权平均，根据权重来决定新实例的类别。

KNN算法的关键在于如何计算两个实例之间的距离。常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。通过选择不同的距离度量方法和K值，可以得到不同的分类精度和计算复杂度。

KNN算法的优点是简单易懂，适用于多分类和回归问题，并且对异常值不敏感；缺点是计算复杂度较高，对数据集的大小和维度敏感，需要大量的存储空间。