K-최근접 이웃 편집하기 (부분)

===kNN의 장점===

#'''간단한 구현과 사용''': 알고리즘이 직관적이고 코드 구현이 쉬워서 초보자도 사용하기 용이하다.
#'''다양한 클래스 지원''': 결과값으로 여러 개의 클래스를 가질 수 있어, 이진 분류뿐만 아니라 다중 클래스 분류도 가능하다.
#'''유연한 점수 계산 방식''': 클래스 간 비율이나 가중치를 임의로 조정할 수 있어 다양한 예측 방법을 시도할 수 있다.
#'''설명 가능한 예측 방식''': 가까운 이웃에 기반해 예측하기 때문에, 결과를 이해하고 설명하기가 쉽다. 이는 예측의 투명성과 해석력을 높인다.
#'''도메인 지식 반영 가능''': 거리 함수를 도메인 지식에 맞게 조정할 수 있어, 특정 분야의 데이터에 맞게 커스터마이징이 가능하다.
#'''쉽게 업데이트 가능''': 새로운 데이터가 추가되면 기존 데이터를 변경하지 않고 추가할 수 있어 실시간 학습이나 지속적인 데이터 업데이트에 유리하다.
#'''범용 함수로 사용 가능''': 다양한 함수 형태를 취할 수 있어, 특정 문제에 맞게 유연하게 설정하여 사용할 수 있다.