我有一个文本文件，里面包含了LIBSVM格式的数据，具体如下：

165475 0:246870 1124384:2 342593:7 1141651:1 297582:1 1186846:1 17725:1 656602:1 463304:1 766612:1 573309:1 290046:1 748198:1 216665:1 950594:2 909004:1 29008:1 105623:1 5018:5 806027:1 1125729:1 757846:1 1023921:2 612980:1 120767:1 51340:1 108172:5 674420:2

其中，第一个术语（165475）代表数据集的标签，后面跟着特征向量：权重。文件中包含了大量这样的样本。

我的问题是，假设这些样本用于文本分类问题，如果我要为此编写自己的k近邻算法代码，我该如何测量两个样本之间的距离？每个特征的权重如何影响距离的计算？

我目前使用的是Python，但只要我能理解逻辑，我愿意接受任何语言的代码。任何帮助都将不胜感激。提前感谢！

回答：

每对数据的形式为index:value。这为每个实体提供了一个非常简单的向量。权重（即value）只是这个向量在相应维度（即index）上的投影的大小。