基于给定的trainingData目录中的数字符号存储文件，构建K最近邻模型（使用汉明距离）。数字符号文件的命名规则如下：数字符号_序号.txt（如0_6.txt），其中数字符号表示文件中存储的数字，序号表示是该数字符号存储文件的编号，注意不同数字的存储文件个数是不一样的。

好的，您的问题是如何构建K最近邻模型（使用汉明距离）来识别数字符号存储文件？

首先，我们需要对数据进行处理，将每个数字对应的所有存储文件读入，并将它们转换为二进制形式。然后，我们可以计算每个存储文件与其他存储文件之间的汉明距离。汉明距离是两个等长字符串之间对应位置的不同字符个数，因此我们可以将二进制字符串转换为整数，然后使用异或运算计算两个整数二进制形式下不同位的个数。

接下来，对于每个测试样本，我们将其转换为二进制形式，计算其与所有训练样本之间的汉明距离。然后，我们选择与测试样本最近的K个训练样本，并将它们的数字存储文件作为预测结果。在这里，我们可以采用多数投票的方法来确定最终预测结果。

最后，我们可以使用交叉验证等方法来评估模型的性能，并对模型进行调整以提高其准确性。