K-NN：最近邻算法

       K-NN，即K-最近邻算法（K-Nearest Neighbor algorithm），是一种基本的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题中。以下是对K-NN算法的详细解析：

一、K-NN算法的基本原理

1、K-NN算法的核心思想是：

        对于一个新的数据点，算法会在训练数据集中找到与其距离最近的K个数据点（即“邻居”），并根据这K个邻居的类别或属性值来预测新数据点的类别或属性值。

2、分类问题：

        在新数据点的K个邻居中，通过多数投票的方式确定新数据点的类别，即选择出现次数最多的类别作为预测结果。

3、回归问题：

        对于需要预测连续值的情况，K-NN算法会计算K个邻居的数值属性的加权平均值作为预测结果，权重通常与距离成反比。

二、K-NN算法的关键要素

1、距离度量：