能否提供一个使用Python实现的K-近邻(KNN)算法进行异常检测的具体代码示例？

当然可以。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现KNN异常检测。以下是一个简单示例，这里我们假设有一个二维的数据集，我们将使用欧氏距离作为度量：

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor
import numpy as np

# 假设我们有正常数据和一些异常数据
data = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5], [5, 6]])  # 正常数据点
outliers = np.array([[10, 20], [20, 30]])  # 异常数据点

# 使用LocalOutlierFactor类
lof = LocalOutlierFactor(n_neighbors=5)

# 训练模型并预测异常分数
scores = lof.fit_predict(data)

# 得到异常标签（大于0通常表示异常）
labels = (scores < 0).astype(np.int)

# 打印结果
print("Anomalies:", outliers[labels == -1])
print("Inliers:", data[labels == 1])

在这个例子中，`n_neighbors`参数指定了邻居的数量，较小的值可能导致更敏感的异常检测，而较大的值可能会错过一些小范围内的异常。

请注意，这只是一个基本示例，实际应用可能需要更多的预处理和调整，比如特征缩放，以及针对不同类型的异常选择合适的距离度量。