算法简介：

K-近邻法（KNN）是一种简单而有效的分类算法，也可用于回归问题。它的基本原理是根据待分类样本与训练样本的距离，选取最近的K个样本进行投票决定分类。该算法无需训练过程，而是利用训练数据集直接进行预测。KNN算法简单易懂，对于非线性问题有很好的适应性，但对于大型数据集计算量较大。在MATLAB中，可以使用fitcknn函数来训练KNN分类模型，使用predict函数对新样本进行预测。

结果展示：