提到机器学习，不得不提的就是KNN算法！✨ K-Nearest Neighbor（KNN） 是一种简单却强大的分类和回归方法。它通过计算目标数据点与其他样本之间的距离来完成预测任务。比如，在一个二维坐标系中，找到离目标最近的几个点（K值），然后根据这些“邻居”的类别或数值来决定目标的属性。
🔍 什么是“临近点”呢？ 就是那些与目标最接近的数据点，它们可能是基于欧氏距离、曼哈顿距离等衡量标准选出的。想象一下，如果你在一个陌生城市迷路了，向周围最近的几个人问路，这样得到的信息可能更靠谱吧？这就是KNN的核心思想啦！
🎯 KNN的优点在于易于实现且无需复杂的训练过程，但缺点也很明显——当数据量过大时，计算开销会显著增加。因此，选择合适的K值至关重要！💡
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