最近在学习机器学习的基础算法，发现KNN（K-近邻）算法简单却强大！😊今天用Python和NumPy实现了这个经典算法。首先导入必要的库，包括NumPy和一些数据处理工具。接着加载数据集，这里使用的是经典的Iris数据集，方便验证模型准确性。✨

实现过程中，定义了计算欧氏距离的函数，这是KNN的核心步骤之一。通过遍历训练集，计算每个测试样本与训练集中所有样本的距离，并找到最近的K个邻居。🤔最后，根据这K个邻居的类别投票，确定测试样本的预测类别。🎯

整个过程逻辑清晰，代码简洁高效。用NumPy进行数组操作极大地提升了运算速度，非常适合初学者理解和实践。🙌完成后的模型准确率令人满意，让我对KNN的实际应用充满期待！🚀 MachineLearning PythonProgramming