：样本呈团状颇有迷惑性，这里应该指的是整个样本都是呈团状分布的，这样 K-NN就发挥不出其求近邻的优势了。而整体样本应该具有典型性好，样本较少，才比较适宜。

K-NN（K-Nearest Neighbors，K最近邻）算法的效果在某些情况下表现得更加出色。对于给出的选项，正确答案是：

**C: 样本呈团状分布**

### 专业分析

K-NN算法的效果依赖于样本数据的分布特性。其背后的核心思想是基于“相似的样本具有相似的标签”这一假设。以下是对四个选项的分析：

- **A: 样本较多但典型性不好**
- 当样本的典型性不佳时，样本之间的相似性度量（例如欧几里得距离）可能无法有效区分不同类别，导致效果不佳。

- **B: 样本较少但典型性好**
- 样本较少时，K-NN可能无法充分捕捉数据分布的全貌，从而影响预测的准确性。此外，样本量少会使得K值的选择变得敏感。

- **C: 样本呈团状分布**
- 样本呈团状分布（即同类样本在特征空间中聚集成簇），这是K-NN算法最适合的场景。因为K-NN是基于距离度量来判断样本的类别，当样本聚成团时，相同类别的样本之间的距离较小，容易正确分类。

- **D: 样本呈链状分布**
- 样本呈链状分布意味着样本不是集中在一起的，而是沿着某个模式分布，可能导致近邻样本来自不同类别，从而影响分类效果。

因此，K-NN在样本呈团状分布的情况下，能够更好地利用样本间的相似性来进行准确分类，是比较理想的选择。