K-最近邻搜索（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基本的分类与回归方法，广泛应用于模式识别、数据挖掘以及机器学习领域。该算法的核心思想是通过测量不同特征值之间的距离来进行分类或回归。
在分类问题中，KNN算法通过计算测试样本与训练样本之间的距离，找到距离测试样本最近的k个训练样本，然后通过这k个样本的类别进行投票决定测试样本的类别。具体来说，如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
KNN算法不需要训练过程，而是通过查找新数据点在特征空间中最接近的k个邻居来进行预测。这种方法简单直观，但对噪声敏感，且在高维数据中可能会遇到计算效率问题。为了提高搜索效率，可以使用KD树或Ball树等数据结构来加速最近邻的查找。
K-最近邻搜索是一种基于实例的学习方法，适用于分类和回归任务，具有广泛的应用前景
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