本文系统介绍了KNN算法中的核心距离度量方法（欧式、曼哈顿、切比雪夫、闵可夫斯基、余弦、杰卡德距离）及其代码实现，并详细解析了交叉验证技术（留出法和K折交叉验证）。通过对比不同距离公式的特点与适用场景，结合具体编程示例，帮助读者深入理解KNN算法的底层原理。文章还指出高维数据下的距离失效问题，并预告后续将探讨数据预处理、KNN实战应用及其局限性，为机器学习实践提供方法论指导。全文以技术拆解为主线，

scikit - learn是一个开源的机器学习库，它是基于Python语言的。它建立在多种科学计算库之上。利用这些底层库，为机器学习提供了一整套简洁易用的工具k个最近的邻居，即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表,KNN算法属于监督学习方式的分类算法，通过测量不同数据点之间的距离进行分类或回归分析原理-“近朱者赤”

本质上来说，机器学习就是让计算机自己在数据中学习规律，并且根据所得到的规律对未来做预测，总的来讲就是机器学习是通过数据驱动构建模型，让计算机自主学习规律，并据此进行预测或决策本文从“零经验”视角梳理了机器学习的核心概念、发展脉络与四大学习范式，并穿插亲历的踩坑日常。读完你应已明白：ML 是用数据让机器自己找规律的游戏，而深度学习只是其中一条“更深”的路线；无论监督、无监督还是强化学习，本质都是“模