weights：默认是uniform，参数可以是uniform、distance，也可以是用户自己定义的函数。uniform是均等的权重，就说所有的邻近点的权重都是相等的。distance是不均等的权重，距离近的点比距离远的点的影响大。用户自定义的函数，接收距离的数组，返回一组维数相同的权重。
algorithm：快速k近邻搜索算法，默认参数为auto，可以理解为算法自己决定合适的搜索算法。除此之外，用户也可以自己指定搜索算法ball_tree、kd_tree、brute方法进行搜索，brute是蛮力搜索，也就是线性扫描，当训练集很大时，计算非常耗时。kd_tree，构造kd树存储数据以便对其进行快速检索的树形数据结构，kd树也就是数据结构中的二叉树。以中值切分构造的树，每个结点是一个超矩形，在维数小于20时效率高。ball tree是为了克服kd树高纬失效而发明的，其构造过程是以质心C和半径r分割样本空间，每个节点是一个超球体。
leaf_size：默认是30，这个是构造的kd树和ball树的大小。这个值的设置会影响树构建的速度和搜索速度，同样也影响着存储树所需的内存大小。需要根据问题的性质选择最优的大小。
metric：用于距离度量，默认度量是minkowski，也就是p=2的欧氏距离(欧几里德度量)。
p：距离度量公式。在上小结，我们使用欧氏距离公式进行距离度量。除此之外，还有其他的度量方法，例如曼哈顿距离。这个参数默认为2，也就是默认使用欧式距离公式进行距离度量。也可以设置为1，使用曼哈顿距离公式进行距离度量。
metric_params：距离公式的其他关键参数，这个可以不管，使用默认的None即可。
n_jobs：并行处理设置。默认为1，临近点搜索并行工作数。如果为-1，那么CPU的所有cores都用于并行工作。
KNeighborsClassifier提供了以一些方法供我们使用，如所示。
代码实现：
from sklearn import datasets#导入数据
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn import metrics
import numpy as np
iris = datasets.load_iris()#加载数据
data_x = iris.data
data_y = iris.target
print(data_x.shape)
print(data_y.shape)
for key,value in iris.items():
print(key)
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(data_x,data_y,test_size=0.3)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=7)
print(y_test)
knn.fit(x_train,y_train)
y_pre = knn.predict(x_test)
# y_true = np.sum(y_pre==y_test)
# print("正确率是：{0:.01%}{1}/{2}".format(y_true/len(y_test),y_true,len(y_pre)))
print(metrics.accuracy_score(y_pre,y_test))
最后knn是分类算法