🌟 从零开始：用Python实现KNN算法 🌟

你是否对机器学习充满好奇？今天，让我们一起动手实现一个经典的算法——K-近邻（KNN）！💕 KNN是一种简单又强大的分类和回归方法，特别适合初学者入门。通过这篇文章，你将学会如何用Python一步步搭建属于自己的KNN模型！

首先，我们需要准备数据。可以从简单的数据集开始，比如鸢尾花数据集（Iris Dataset）。用`pandas`加载数据后，使用`numpy`处理数值特征。接着，编写一个函数计算样本间的距离，推荐使用欧氏距离公式！💡

接下来是核心部分——找到最近的邻居。设定一个值k，比如k=5，然后遍历所有训练样本，找出距离最近的k个点。最后，通过多数表决或平均值来预测新样本的类别或数值。🎉

最后，别忘了评估模型性能！可以使用交叉验证或划分训练集与测试集来检验效果哦～

快来试试吧！用代码解锁机器学习的魅力！🚀