K-最近邻算法是如何工作的？

K-最近邻算法的工作原理如下：

输入

K-最近邻算法的输入包括一个带有标签的训练数据集和一个新的数据点（待预测数据点）。

距离度量

K-最近邻算法需要计算训练数据集中每个数据点与待预测数据点之间的距离。常用的距离度量方法包括欧几里得距离、曼哈顿距离和余弦相似度等。

选择K值

K-最近邻算法需要选择一个K值来确定最终的预测结果。K值通常是一个奇数，可以通过交叉验证等方法来选择。

查找最近的K个邻居

K-最近邻算法会查找训练数据集中距离待预测数据点最近的K个邻居，这些邻居的标签将用于预测待预测数据点的标签。

预测标签

对于分类问题，K-最近邻算法会将K个邻居中出现最多的标签作为预测结果。对于回归问题，K-最近邻算法会将K个邻居的输出值的平均值作为预测结果。

输出

K-最近邻算法的输出是预测结果，即待预测数据点的标签或输出值。