KNN（K-Nearest Neighbors）是一种简单却强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归任务。它的核心思想是基于数据点之间的距离，找到与目标点最接近的K个邻居，并通过这些邻居的特征值来预测结果。🔍

首先，我们需要明确KNN的工作原理：它通过计算待测样本与训练集中每个样本的距离（如欧氏距离），选取最近的K个邻居。在分类问题中，通常采用多数表决法；而在回归问题中，则取平均值作为输出。🎯

那么如何实现呢？我们可以使用Python中的`sklearn`库快速搭建模型。例如，加载Iris数据集后，只需几行代码即可完成训练与预测！💡

最后，别忘了评估模型性能，比如利用准确率或均方误差等指标衡量效果。通过实际操作，你会发现KNN不仅易于理解，而且非常实用！🚀

机器学习 KNN算法 Python实战 😎