KNN主体实现代码

KNN 算法的核心代码，逻辑清晰不啰嗦，变量命名也比较友好，看一眼就能猜出用途。整个流程写得挺规范，从数据预到距离计算，再到最终分类，步骤齐全。你要是正在啃 KNN 的实现逻辑，这份代码真的能帮你理清楚不少东西，尤其是那块欧式距离的写法，还挺干净的。

KNN 的主体代码用的是比较基础的写法，没什么黑魔法，适合上手不久的朋友。比如距离函数，直接用np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))，简单明了；分类部分也就是投票统计，用个字典配合max函数，思路清爽。

如果你想系统了解 KNN，建议看看这几个文章：KNN 算法的机器学习应用总结 ppt、用 Python 实现 KNN 分类算法，内容都还挺实用的。

要注意的就是数据标准化那部分，KNN 对特征尺度比较敏感。你可以加个StandardScaler或者直接手动归一化，不然距离算出来会有偏差。

如果你平时用sklearn多，这段原生代码也能帮你理解底层逻辑。调试起来方便，改造成本地 demo 也简单。，值得一看。