请解释KNN算法的工作原理和实现过程

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基于实例的学习方法，它在分类和回归问题中被广泛应用。KNN算法的核心思想是通过查找和目标样本最接近的K个训练样本，来预测目标样本的标签或数值。

KNN算法的工作原理：

1. 计算目标样本与训练样本之间的距离，通常使用欧几里得距离或曼哈顿距离等度量方式。

2. 选取距离目标样本最近的K个训练样本，这些训练样本称为“K个最近邻”。

3. 对于分类问题，K个最近邻中出现最多的标签作为目标样本的预测标签；对于回归问题，K个最近邻的平均值或加权平均值作为目标样本的预测值。

KNN算法的实现过程：

1. 预处理数据，包括数据清洗、特征选择和数据归一化等。

2. 分割数据集为训练集和测试集，通常采用交叉验证的方式。

3. 实现KNN算法，包括计算距离、选择K个最近邻、预测目标样本的标签或数值等步骤。

4. 评估模型性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。

5. 调整K值和距离度量方式等超参数，以优化模型性能。

6. 使用训练好的模型对新样本进行预测。