KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单但强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务中。它基于这样一个理念：相似的事物往往彼此靠近。简单来说，KNN通过计算数据点之间的距离来确定新数据点的类别。常见的距离度量方式有欧氏距离、曼哈顿距离等。

首先，我们需要选择一个合适的K值，即选取最近的邻居数量。接着，算法会找出与目标点最接近的K个邻居，并根据这些邻居的类别进行投票或平均值计算，从而得出预测结果。例如，在分类问题中，通常采用多数表决法；而在回归问题中，则取平均值。

那么如何用Python实现呢？我们可以利用`scikit-learn`库中的`KNeighborsClassifier`类轻松构建模型。只需几行代码即可完成从加载数据到训练模型再到评估性能的全过程！例如：

```python

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

import numpy as np

示例数据

X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0],

[4, 2], [4, 4], [4, 0]])

y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

创建KNN实例并训练

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

knn.fit(X, y)

预测新样本

print(knn.predict([[2, 3]])) 输出: [0]

```

通过这种方式，我们不仅能够快速上手KNN算法，还能将其灵活运用于实际项目中！🎯✨