最近在研究Python与机器学习结合的应用？✨今天给大家分享一个超实用的小项目——用Python实现经典的KNN（K-近邻）算法！🤩如果你正在探索机器学习的世界，那么KNN绝对是一个不错的起点。它简单易懂，但功能强大，广泛应用于分类和回归任务中。
首先，你需要准备一个数据集，比如鸢尾花数据（Iris Dataset）。🌱打开你的Python环境，运行如下代码：
```python
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
```
接下来，编写KNN算法的核心逻辑，包括计算距离、选择K值以及预测类别。💡完成这些步骤后，你会发现KNN不仅能帮你快速解决问题，还能让你深入理解算法背后的原理。🚀
快来尝试吧！💪用Python打造属于你的第一个机器学习模型，开启智能世界的大门！💫
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