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核心概念

1. 算法定义  
每个样本由其最接近的K个邻近样本代表（K通常≤20）。
对新数据分类时，提取训练集中特征最相似的K个样本，统计其类别频率，将最高频类别作为预测结果。

2. 算法步骤  
① 计算新数据与所有训练样本的距离；  
② 按距离递增排序；  
③ 选取距离最小的K个点；  
④ 统计K个点的类别频率；  
⑤ 返回频率最高的类别作为预测分类。

距离度量方法

1. 欧氏距离 
多维空间中的绝对距离。  
公式（n维）：  
$$ d = \sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i - y_i)^2} $$

2. 曼哈顿距离  
坐标轴上的绝对轴距总和。  
公式（二维）：  
$$ d = |x_1 - x_2| + |y_1 - y_2| $$

实战案例：鸢尾花分类（基于sklearn）

1. 数据集 
特征：花萼长度/宽度、花瓣长度/宽度（4个特征）。  
标签：3种鸢尾花类别（`setosa`, `versicolor`, `virginica`）。

2. 实现步骤 
1. 加载数据
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)

2. 创建KNN模型（K=5，欧氏距离）
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, metric="euclidean")
knn.fit(X_train, y_train)

3. 评估与预测
train_score = knn.score(X_train, y_train)  # 训练集准确率
test_score = knn.score(X_test, y_test)     # 测试集准确率
y_pred = knn.predict(X_test)               # 预测标签
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