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。今天，让我们用Python亲手实现这个经典算法！🌟

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个简单的二维数据点集合，每个点都有标签（如“苹果”或“橙子”）。通过计算新数据点与已有数据点的距离，我们可以找到最接近的K个邻居，并依据它们的多数类别来预测新点的标签。🔍

实现过程中，可以使用`numpy`处理数值运算，`scipy`计算距离，甚至结合`matplotlib`可视化结果。代码逻辑清晰，只需几行就能完成核心功能：

```python

def knn_predict(data, labels, query_point, k=3):

distances = [(d, l) for d, l in zip(data, labels)]

sorted_distances = sorted(distances, key=lambda x: x[0])

k_nearest = sorted_distances[:k]

votes = [l for _, l in k_nearest]

return max(set(votes), key=votes.count)

```

🎉 实现后，你可以轻松测试不同数据集的效果。无论是手写数字识别还是水果分类，KNN都能提供直观且高效的解决方案！

快动手试试吧，感受编程与算法结合的魅力！💡