⼀、K-近邻算法核⼼原理 
k-近邻（k-Nearest Neighbors，KNN）是⼀种基于实例的监督学习算法，遵循"物以类聚"原
则：
 

核⼼思想三步⾛：
1. 距离计算：计算测试样本与训练集中每个样本的距离（常⽤欧⽒距离）
2. 邻居选择：选取距离最近的k个训练样本
3. 投票决策：分类任务取多数票，回归任务取k个样本平均值