第1关：kNN算法原理

kNN（k-Nearest Neighbor）算法是一种基于实例的学习（Instance-based Learning）方法，它是一种分类和回归方法。kNN算法的核心思想是：如果一个样本在特征空间中的k个最近邻居中大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

kNN算法的工作流程如下：

1. 计算测试样本与训练集中所有样本之间的距离。
2. 选择k个距离最近的样本。
3. 对于分类问题，采用多数表决的方式确定测试样本的类别；对于回归问题，采用平均值的方式预测测试样本的值。

在kNN算法中，距离的计算是非常重要的，常用的距离度量方法有欧氏距离、曼哈顿距离和闵可夫斯基距离等。

kNN算法的优点是简单易懂，对异常值不敏感，适用于多分类问题；缺点是计算量大，需要存储全部训练数据，对于高维数据容易出现“维数灾难”的问题。