什么是K-最近邻算法？

K-最近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）是一种基于实例的学习算法，它可以用于分类和回归。KNN是一种非参数算法，它不需要对数据的分布做出任何假设，而是使用数据中最近的K个邻居的标签来预测新的数据点的标签。

在KNN算法中，每个数据点都可以表示为一个n维向量，其中n是特征的数量。对于一个新的数据点，KNN算法会计算它与每个训练数据点之间的距离，并选择最近的K个训练数据点。对于分类问题，KNN算法会将这K个训练数据点中出现最多的类别作为预测结果。对于回归问题，KNN算法会将这K个训练数据点的输出值的平均值作为预测结果。

在KNN算法中，K的取值是一个超参数，需要根据数据集的特点和算法的性能进行选择。通常情况下，较小的K值可以使模型更复杂，更容易受到噪声的影响，而较大的K值可以使模型更简单，更稳定，但可能会导致模型的欠拟合。