O classificador KNN (K-nearest neighbors) funciona da seguinte maneira: 1. Escolha do valor de K: Primeiro, você deve escolher o número de vizinhos (K) que serão considerados na classificação. 2. Cálculo da distância: Para classificar um novo ponto, o algoritmo calcula a distância entre esse ponto e todos os pontos do conjunto de dados existente. As distâncias podem ser calculadas usando diferentes métricas, como a distância Euclidiana ou a distância de Manhattan. 3. Identificação dos vizinhos mais próximos: O algoritmo seleciona os K pontos mais próximos do novo ponto com base nas distâncias calculadas. 4. Votação: Para classificação, o KNN realiza uma votação entre os vizinhos mais próximos. O rótulo mais comum entre esses vizinhos é atribuído ao novo ponto. Para regressão, a média dos valores dos K vizinhos é calculada e atribuída ao novo ponto. 5. Resultado: O novo ponto é classificado ou recebe um valor com base na votação ou na média dos vizinhos. Esse método é simples e eficaz, mas pode ser sensível à escolha do K e à escala dos dados.