深度剖析 K 近邻算法：分类、回归实战及优劣势分析

本文全面且细致地讲解了 K 近邻算法，开篇点明掌握该算法需先理解特征空间这一关键概念，通过水果、鸢尾花数据集实例，助读者明晰特征空间维度构成；接着深入剖析 K 近邻算法原理，涵盖分类、回归两大应用方向。分类部分，详述从导包、样本生成、绘图到预测及邻近点绘制的完整实操流程，还贴心指出 sklearn 导包易错点；回归板块，依次展示数据集生成、模型训练、预测及结果可视化步骤。文末精准总结 KNN 算法参数、优缺点及改进方法，是新手入门、老手温故 K 近邻算法的优质参考。