基于Python的手写KNN算法及KD树BBF优化详解（上篇）

简介：
本篇文章详细讲解了如何使用Python实现经典的K近邻(KNN)算法，并引入KD树和最近领域搜索(BBF)技术来优化KNN，旨在帮助读者深入理解该算法的原理及其高效实现。 初学Python和机器学习时，我决定动手实践一下KNN算法（最近邻分类算法）。虽然这个算法的原理看起来简单明了，并且我认为实现起来应该不会有什么大问题，但真正开始编写代码后遇到了不少预料之外的问题。经过一番努力排查各种奇怪的bug之后，终于完成了手写实现。 接下来我会分享一下关于如何用Python来实践KNN算法以及在此过程中遇到的各种挑战和解决方法。希望这些经验和教训能对正在学习该领域的朋友们有所帮助。 在实践中我发现了一个有趣的发现：从学C语言开始就养成了使用`print()`函数进行调试的习惯，因此在我的代码中保留了一些用于输出关键信息的`print()`语句。这部分内容可以在后面的完整版代码里找到，并且对于理解算法实现和排查问题非常有帮助。 值得注意的是，在使用时间相关的操作时（如计算程序执行的时间），请确保正确处理这些部分以避免潜在的问题或误用。