kNN ALGFLOW

kNN（k-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习方法，通过计算新数据点与训练数据集中的数据点之间的距离来预测其类别。在ALGORITHM框架中，kNN算法可以用于分类和回归任务。 在ALGORITHM框架中，kNN算法的主要步骤如下： 1. 计算新数据点与训练数据集中的数据点之间的距离。 2. 对距离进行排序，选择距离最近的k个邻居。 3. 根据邻居的类别或值进行投票，确定新数据点的类别或值。 kNN算法的优点是可以处理非线性问题，不需要对数据进行归一化处理。但是，当数据集很大时，计算量会非常大。此外，选择合适的k值也是一个挑战。