K近邻算法也可以用于做回归预测。通过某种距离度量关系找出样本集中与被测对象最相近的K个样本，分类任务是选择K个样本中占比最高的类别，来推断被测对象的类别；回归任务是，对K个样本某个被关注的属性计算均值，作为被测对象的预测值。回归同样可以进行加权计算，例如，以距离的倒数为权值计算均值。以下是一个利用KNN算法预测房屋出租价格的回归问题，每个样本包含一些房屋属性（建筑面积，卧室数，洗手间数，建造年代，距公交站距离，出租价格），如下表1所示。被预测对象提供房屋属性（建筑面积，卧室数，洗手间数，建造年代，距公交站距离）。表2是K=5时计算得到的与被预测对象距离最近的5个样本及对应的租价。 试问，如果用近邻样本租金直接取均值，被测对象的房屋租金为多少？（租金取整数）