KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单却强大的机器学习算法，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类别归属，简单来说就是“近朱者赤，近墨者黑”。💡
首先，我们需要理解KNN的工作机制：当有新的数据点需要预测时，它会计算该点与训练集中所有点的距离，并选取最近的K个邻居。然后通过投票或平均值的方式决定新点的标签。距离通常使用欧氏距离公式衡量，即√[(x1-x2)²+(y1-y2)²]。🎯
接下来是Python实现部分👇
```python
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np
示例数据
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [6, 7], [7, 8]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])
创建KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X, y)
预测新数据
new_point = np.array([[4, 5]])
prediction = knn.predict(new_point)
print("预测结果:", prediction)
```
通过这段代码，我们可以轻松实现KNN算法的基本功能！🎉 实际应用中，KNN常用于推荐系统、图像识别等领域，非常实用哦~ 👨💻