关于KNN算法的疾病预测模型的引言

K-Nearest Neighbors (KNN) 算法是一种基于实例的学习方法，常用于分类和回归分析，尤其是在医学领域中，如疾病预测。在疾病预测模型中，KNN通过计算新样本与已知疾病样本之间的相似度（通常是距离），来决定该样本最可能属于哪一类疾病。模型的基本思想是，相似的个体往往具有相似的健康状况。

引入KNN算法进行疾病预测的引言通常会涉及以下几个方面：
1. 引言：首先会提到机器学习技术在医学领域的广泛应用，特别是在个性化医疗中，KNN因其简单易懂和无需假设数据分布的特点而备受欢迎。
2. 原理概述：简述KNN的基本原理，即通过找出新样本k个最近邻（k值根据具体情况选择），依据这些邻居的标签来确定预测类别。
3. 数据特征：强调在疾病预测中，患者的生理指标、遗传信息、生活习惯等数据作为输入特征的重要性。
4. 简单性和适用性：强调KNN算法在没有预处理和复杂模型假设的前提下，可以直接应用到非结构化的医疗数据上。