小伙伴们，今天咱们聊聊机器学习中的经典算法——kNN（k-近邻算法）🧐！它简单却强大，而余弦距离更是文本相似度分析的利器💕。那么问题来了：如何用代码实现呢？别急，跟着我一步步来～

首先，kNN的核心思想是“近朱者赤”，即数据点越接近，关系越密切📍。而余弦距离通过计算向量夹角的余弦值衡量相似性，尤其适合处理高维稀疏数据🔍。代码实现的关键在于NumPy库的强大支持numpy✨，只需几行代码就能搞定：

```python

import numpy as np

def cosine_distance(vec1, vec2):

dot_product = np.dot(vec1, vec2)

norm_vec1 = np.linalg.norm(vec1)

norm_vec2 = np.linalg.norm(vec2)

return 1 - dot_product / (norm_vec1 norm_vec2)

```

最后，结合kNN逻辑，找到最近的k个邻居，投票决定分类结果ensemble😎！快试试吧，让代码成为你AI之路的得力助手💪！

机器学习 Python编程 算法之美