knn算法的原理及实现

KNN（K-近邻）算法是一种基于实例的学习方法，它可以用于分类和回归问题。其原理是：对于一个新的样本，计算它与训练集中所有样本的距离，选取与该样本距离最近的K个样本，将这K个样本中出现最多的类别作为该样本的预测类别。

KNN算法的实现分为两个部分：距离度量和K值的选择。

距离度量可以使用欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等等，根据问题的具体情况进行选择。

K值的选择可以使用交叉验证等方法进行确定，一般来说，K值越大，模型的复杂度越低，模型的偏差越大；K值越小，模型的复杂度越高，模型的方差越大。

实现上，可以使用库函数来计算距离和选择K值，也可以手动编写代码实现。