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K-近邻（KNearestNeighbor，KNN）算法简介：对于一个未知的样本，我们可以根据离它最近的k个样本的类别来判断它的类别。以下图为例，对于一个未知样本绿色小圆，我们可以选取离它最近的3的样本，其中包含了2个红色三角形，1个蓝色正方形，那么我们可以判断绿色小圆属于红色三角形这一类。

kNN的独特之处在于它的“惰性学习”特性，即在训练阶段并不做实质性的学习，只是将样本保存，仅在测试时才进行计算，与那些在训练阶段就处理样本的“急切学习”形成对比。k的值，选择的距离度量以及分类决策规则，是kNN算法的关键要素，它们直接影响着模型的性能和结果的敏感性。

在进行KNN近邻算法时，面临大量训练数据快速近邻搜索的挑战。线性扫描方法计算输入样本与每个训练样本的距离，当训练集规模大时，计算量急剧增加。为此，引入kd树算法来提升KNN近邻搜索效率。kd树是一种在多维空间中对样本点进行划分存储的树型数据结构，旨在快速检索。

K-近邻算法（k-Nearest Neighbors）的核心思想是，对于未标记的实例，其类别将根据距离其最近的k个训练实例的类别进行投票决定。算法不需要构建泛化的内部模型，而直接存储训练数据的实例。K-近邻分类属于基于实例的学习或非泛华学习。它没有显式的学习过程，仅需要训练数据集。