KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种简单且实用的分类算法，被广泛应用于机器学习领域。它的核心思想是通过计算待预测样本与训练集中各点的距离，选取距离最近的K个邻居，并依据这些邻居的类别来决定目标样本的归属。简单来说，就是“近朱者赤，近墨者黑”！🔍

首先，我们需要确定K值，它决定了参考邻居的数量。接着，利用欧氏距离或其他相似度公式衡量数据间的差异。例如，在二维空间中，我们可以用两点间直线距离作为衡量标准。一旦找到最近的K个邻居后，采用多数表决法得出最终结果——即出现次数最多的类别将成为预测值。🎯

下面是一个Python代码示例：

```python

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

import numpy as np

示例数据集

X_train = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 1], [6, 5], [7, 7]])

y_train = ['A', 'A', 'A', 'B', 'B']

创建模型实例

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

knn.fit(X_train, y_train)

测试样本

test_sample = np.array([[4, 4]])

prediction = knn.predict(test_sample)

print("预测类别:", prediction)

```

这段代码展示了如何使用sklearn库快速搭建一个KNN分类器。只要稍作修改就能适应更多场景哦！🚀

无论是处理图像识别还是文本分类任务，KNN都能提供可靠的支持。快来试试吧！💡