KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单且直观的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它的核心思想是基于数据点之间的距离来判断其类别或数值。简单来说，就是通过找到与目标点最接近的K个邻居，然后根据这些邻居的属性来预测目标点的结果。🔍
在分类问题中，KNN通常采用多数投票法，即选择K个最近邻中出现频率最高的类别作为预测结果；而在回归问题中，则计算这K个邻居的平均值作为输出。这种基于相似性的方法使得KNN易于理解和实现，但同时也对数据的质量要求较高。📈
此外，KNN算法的关键在于如何定义“近邻”。常见的距离度量方式包括欧氏距离、曼哈顿距离等，具体选择需结合实际应用场景。尽管如此，由于需要存储所有训练样本并逐一计算距离，KNN的计算复杂度较高，在大规模数据集上可能表现不佳。⏳
总之，KNN以其简洁性和适用性成为入门级机器学习算法的理想选择，尤其适合处理小规模、高维度的数据集。🌟