KNN算法（K-Nearest Neighbors）是一種基礎且簡單的機器學習算法，主要用於分類和回歸任務。其核心思想是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最鄰近的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。在分類任務中，新樣本的類別被分配給最常見的鄰居類別；在回歸任務中，新樣本的值被視為最近鄰居的平均值。
KNN算法的優點包括：
簡單易懂，易於實現。
在某些情況下具有較高的準確率。
適用於多種數據分布和場景。
KNN算法的缺點包括：
計算量大，特別是在處理大數據集時。
對最近鄰的選擇敏感，如k值的選擇、距離度量方法等。
對訓練數據的分布和噪聲敏感，可能導致不穩定的預測。
KNN算法的實現步驟包括：
準備訓練數據集，包括特徵和類別標籤。
選擇k值，即最近鄰居的數量。
選擇距離度量方法，如歐幾里得距離或曼哈頓距離。
對於新的測試樣本，計算它與訓練樣本之間的距離。
選擇k個最近鄰居。
根據這些鄰居的類別（或值）進行預測。
KNN算法的三要素是k值的選擇、距離度量方法和決策規則。這些要素的選擇對算法的性能有顯著影響。