K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors)

학습 없음. 예측할 점이 오면, 훈련 데이터에서 가장 가까운 k개를 찾고 다수결로 라벨을 정합니다.

알고리즘

1. 훈련 저장: $(X_\text{train}, y_\text{train})$
2. 예측할 점 $\mathbf{x}$ 에 대해 모든 훈련 점과의 거리를 계산
3. 거리 오름차순으로 정렬 → 상위 k 개 선택
4. 그 k 개 라벨 중 가장 많은 것 을 반환

과제

함수 predict(X_train, y_train, X_test, k) 를 완성하세요.

• X_train (N, D), y_train (N,) 정수 레이블, X_test (M, D).
• 반환: (M,) 정수 배열 예측 레이블.
• 힌트: np.argsort, np.bincount 가 유용.

테스트 케이스