开发一个简单的KNN算法案例，最好有图有数据，能使用动画实现最优

在开发一个简单的KNN（K-Nearest Neighbors，K近邻）算法案例时，我们通常会从以下几个步骤入手：

1. **数据准备**：假设我们有一个二维数据集，例如鸢尾花数据集（Iris dataset），其中包含花瓣长度、宽度等特征以及对应的类别标签。

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

2. **可视化**：使用matplotlib库绘制散点图，表示各个样本及其类别，这可以直观地展示KNN的基本思想，即预测新样本的类别基于其最接近的K个邻居的类别。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.xlabel('Petal Length')
plt.ylabel('Petal Width')
plt.show()

3. **选择K值**：K的选择是一个重要的超参数，常见的做法是通过交叉验证找到最佳的K值。

4. **实现KNN算法**：可以手动编写KNN分类器，计算每个新样本到已知样本的距离并返回最常见的类别，也可以使用sklearn库中的`KNeighborsClassifier`函数。

5. **动画演示**：为了展示最优决策过程，你可以利用如`matplotlib.animation`这样的工具，每次迭代更新最近邻的点，并标记当前分类结果，直到达到稳定状态。

6. **动画示例**：

   from animation_example import animate_knn
   animate_knn(X, y, K=3)  # 假设`animate_knn`是一个自定义的函数来实现动画效果

这个例子并没有直接给出完整的动画代码，因为涉及到的库和函数依赖于特定的动画实现，但是基本思路就是动态地展示邻居的改变和最终的预测结果。