sklearn的knn算法

sklearn的knn算法是一种基于k近邻的分类算法。它将每个样本点与最接近它的k个邻居进行比较，然后将其分类为与这些邻居最相似的类别。在sklearn中，使用KNeighborsClassifier类来实现knn算法。该类的主要参数如下：

- n_neighbors：用于确定要使用的邻居数量。
- weights：用于确定邻居的权重。可以是'uniform'（所有邻居都有相同的权重）或'distance'（权重与距离成反比）。
- algorithm：用于确定计算最近邻居的算法。可以是'brute'（暴力搜索），'kd_tree'（使用kd树）或'ball_tree'（使用球树）等。
- metric：用于计算距离的度量。可以是'euclidean'（欧几里得距离），'manhattan'（曼哈顿距离）或'minkowski'（闵可夫斯基距离）等。

sklearn的knn算法可以应用于分类和回归问题。对于分类问题，使用KNeighborsClassifier类，对于回归问题，使用KNeighborsRegressor类。