construct knn graph

KNN图（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归。在构建KNN图时，首先需要选择一个合适的距离度量方法，如欧氏距离、曼哈顿距离等。然后，根据给定的训练数据集，计算每个数据点之间的距离，并按照距离从小到大的顺序对它们进行排序。接下来，选择K个最接近的数据点作为邻居，形成一个K近邻图。最后，对于一个新的数据点，可以通过查询K近邻图中的邻居来预测其所属类别或值。KNN图具有简单、易于实现的优点，但在某些情况下可能受到噪声和异常值的影响。