1. K可以通过三种方法进行求解。

2. 第一种是最常见的KNN算法，它通过计算样本之间的距离，选取距离最近的K个样本进行分类或回归。第二种是K-means聚类算法，它通过不断迭代将样本分为K个簇，使得簇内样本的相似度最大化，簇间样本的差异最小化。第三种是K-fold交叉验证，它将数据集分为K份，每次选取其中一份作为验证集，其余K-1份作为训练集，重复K次，最后将K次的结果平均得到模型的性能评估。

3. 除了这三种方法外，还有一些变种算法，如加权KNN、K-medoids聚类、留一交叉验证等，可以根据具体问题的需求选择合适的算法进行求解。