Объясни, как работает метод k ближайших соседей.

Это описание метода классификации, который называется "метод k ближайших соседей". Он работает так: 1. У тебя есть набор точек, каждая из которых относится к одному из четырёх классов (0, 1, 2 или 3). Эти классы можно представить как разные цвета точек, например, красный, синий, зелёный и жёлтый. 2. Тебе нужно определить, к какому классу отнести новую точку. 3. Чтобы это сделать, ты выбираешь число $k$ (количество ближайших соседей, которых ты будешь учитывать). 4. Находишь $k$ точек из обучающего набора, которые находятся ближе всего к новой точке. 5. Считаешь, точки какого цвета встречаются среди этих $k$ ближайших соседей чаще всего. 6. Присваиваешь новой точке тот класс (цвет), который встречается чаще всего среди её $k$ ближайших соседей. 7. Если несколько классов встречаются одинаково часто, выбираешь тот класс, у которого сумма расстояний от новой точки до всех точек этого класса меньше. Если и эти суммы равны, выбираешь класс с меньшим номером. В задаче предлагается рассмотреть все целочисленные точки внутри наименьшего прямоугольника, содержащего все данные точки, и для каждой такой точки выписать предсказания по правилу $k$ ближайших соседей при $k = 1, 2, ..., N$, где $N = 18$ — общее число обучающих точек.