KNN算法详解与Python实现
K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）算法是一种常用的监督学习算法，用于分类和回归问题。该算法基于实例之间的相似性度量进行预测。本文将详细介绍KNN算法的原理，并提供使用Python实现KNN算法的示例代码。
KNN算法原理
KNN算法的原理非常简单直观。对于一个待分类的样本，KNN算法通过计算该样本与训练集中各个样本的距离，并选择距离最近的K个样本作为邻居。然后，根据这K个邻居的类别，通过投票或取平均值的方式，确定待分类样本的类别。以下是KNN算法的基本步骤：
计算距离：对于待分类样本，计算它与训练集中每个样本的距离。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
选择邻居：根据距离的大小，选择距离待分类样本最近的K个样本作为邻居。
决策规则：根据邻居的类别，通过投票或取平均值的方式，确定待分类样本的类别。
输出结果：将待分类样本归类到确定的类别中。
Python实现KNN算法
下面是使用Python实现KNN算法的示例代码：
import numpy as np
def euclidean_distance(x1