KNN算法应用于多种数据集分类

本项目展示了KNN算法在不同数据集上的分类效果，并着重讲解了算法在乳腺癌数据集上的应用。项目涵盖了数据预处理以及使用KNN算法构建模型的完整流程。

作为一种常用的机器学习算法，KNN算法通过计算样本间的距离（例如欧氏距离或曼哈顿距离）来找出与待预测样本最相似的K个样本，并根据这些样本的标签进行投票或平均来确定待预测样本的类别。

尽管KNN算法简单有效，但在处理高维度、大规模数据时可能会遇到效率和性能瓶颈。