K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单又强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它通过计算样本间的距离来判断新数据点的类别或值，非常适合初学者入门。😊

首先，我们需要明确KNN的核心思想：给定一个测试样本，找到训练集中与其最接近的K个邻居，并依据这些邻居的类别或特征值做出预测。听起来是不是很直观？🤔

接下来，让我们看看如何用MATLAB实现这一经典算法！第一步是加载数据集，比如经典的Iris花卉数据集。接着，编写函数来计算欧氏距离，这是衡量两个样本相似性的基础。随后，利用排序和统计的方法选出最近的K个邻居，最后输出预测结果。🙌

MATLAB的强大工具箱让这一切变得轻松高效。无论是绘制决策边界还是优化参数K，都能快速完成。💡

总之，KNN不仅理论易懂，实践也充满乐趣！如果你对编程感兴趣，不妨尝试亲手实现这个算法吧！🚀

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