作为一名机器学习爱好者，我想请问一下k近邻算法在分类问题中有哪些常见的应用场景？我知道k近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过计算样本之间的距离来判断新样本属于哪一类。但是我不太清楚这个算法在实际的分类任务中会被广泛应用在哪些领域或者具体的场景中呢？希望有经验的大佬能够帮忙指导一下，谢谢！
k近邻算法在分类任务中的应用非常广泛，以下是几个常见的应用场景：
图像识别：k近邻算法可以用于人脸识别、手写数字识别等场景中，通过计算待识别样本与已知样本之间的距离，来确定待识别样本所属的分类。
推荐系统：k近邻算法可以用于协同过滤推荐系统中，通过计算用户之间的相似度，来推荐用户可能感兴趣的商品、电影等。
医学诊断：k近邻算法可以用于医学诊断中，通过计算待诊断样本与已知样本之间的距离，来判断待诊断样本所属的疾病类别。
金融行业：k近邻算法可以用于信用评估、欺诈检测等场景中，通过计算待判断样本与历史样本之间的距离，来判断待判断样本是否存在风险。
总之，k近邻算法在许多领域都有着广泛的应用，特别是对于数据量较小、样本分布较离散的场景，尤其适用。
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