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KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归。它通过计算待预测数据与已知数据集中的数据之间的距离，选取距离最近的K个邻居，然后根据这K个邻居的标签或值来进行预测。KNN算法简单易懂，无需训练过程，适用于各种类型的数据集。然而，它的计算复杂度较高，对于大规模数据集可能不太适用。此外，选择合适的K值和距离度量方法对模型性能至关重要。总之，KNN是一种实用的机器学习算法，可以应用于许多实际问题。