K-近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的分类和回归算法，本文对KNN算法的原理和应用进行深入解析。KNN算法基于距离度量，通过计算待分类样本与其他已知样本的距离，将其归类到距离最近的K个样本所属的类别中。本文详细介绍了KNN算法的工作流程和数学原理，并举例说明了其在图像识别、推荐系统和医疗诊断等领域的应用场景。文章同时分析了KNN算法的优势和局限性，为读者提供了进一步学习和应用的参考。