1.模型原理
K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种简单但常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它的核心思想是基于已有的训练数据，通过测量样本之间的距离来进行分类预测。在实现KNN算法时，可以使用PyTorch来进行计算和操作。
下面是使用PyTorch实现KNN算法的一般步骤：
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准备数据集：首先，需要准备训练数据集，包括样本特征和对应的标签。
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计算距离：对于每个待预测的样本，计算它与训练数据集中每个样本的距离。常见的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
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排序与选择：将计算得到的距离按照从小到大的顺序进行排序，并选择距离最近的K个样本。
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投票或平均：对于分类问题，选择K个样本中出现最多的类别作为预测结果；对于回归问题，选择K个样本的标签的平均值作为预测结果。