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K-Nearest Neighbors（k最邻近分类算法）是一种基于实例的学习方法，它的基本思想是：对于给定的样本集，每个样本都被视为一个特征向量，然后通过计算样本之间的距离来找到最近的k个邻居。这些邻居的特征向量的平均值作为该样本的最终预测结果。
在实际应用中，我们可以使用Python的sklearn库来实现k最邻近分类算法。以下是一个简单的示例：
```python
from sklear
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neighborlistON.zip
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