KNN流程图

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归。其流程图主要包括以下步骤： 1. 选择K值：确定要使用的邻居数量。 2. 计算距离：计算测试样本与训练集中每个样本之间的距离。 3. 排序：根据距离对训练集进行排序。 4. 选择邻居：选取距离最近的K个邻居。 5. 投票或平均：对于分类问题，选择K个邻居中出现次数最多的类别作为预测结果；对于回归问题，计算K个邻居的平均值作为预测结果。 6. 返回预测结果：将预测结果返回给用户。