 GPT答： |
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K近邻算法是一种基本的分类和回归方法，采用测量不同特征值之间的距离进行分类。K近邻算法的主要原理是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，那么这个样本也属于这个类别。K近邻算法的一般流程是：
1. 计算待分类的实例（特征向量）与数据集中的每一个特征向量的距离。
2. 按照距离的递增次序，选择与待分类的实例最临近的K个实例。
3. 确定前K个实例所在类别的出现频率。
4. 最后，把K个实例出现频率最高的类别作为待分类实例的类别。
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