KNN算法，全名是K-Nearest Neighbors，即K个最近邻的分类。这是一种基本且相对简单的机器学习算法，其原理是通过计算待分类数据点与已知类别的数据点之间的距离，找出距离最近的k个点，然后根据这k个点的类别来决定待分类数据的类别。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来轻松实现KNN算法。

我们需要准备数据集。这个数据集应该包括特征和标签。特征是我们用来预测标签的数据，标签是我们预测的目标。在scikit-learn库中，我们可以使用NumPy数组或者Pandas的DataFrame来存储这些数据。例如，我们可以创建一个二维的NumPy数组来存储特征，再创建一个一维的NumPy数组来存储标签。

```python

import numpy as np

X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])  # 特征

y = np.array([1, 2, 1])  # 标签

```

接着，我们需要创建KNN分类器。在scikit-learn库中，我们可以通过调用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier函数来创建一个KNN分类器。这个函数需要两个参数：n_neighbors和weights。n_neighbors参数决定了我们要考虑多少个最近邻的数据点，而weights参数则决定了这些最近邻的数据点的权重是如何被确定的。

```python

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3, weights='uniform')

```

然后，我们需要将特征和标签输入到分类器中进行学习。在scikit-learn库中，我们可以使用fit函数来实现这个过程。fit函数需要两个参数：features和labels。features参数表示特征，labels参数表示标签。

```python

knn.fit(X, y)

```

我们可以使用predict函数来预测新的数据的标签。predict函数需要一个参数：features。features参数表示新的特征。

```python

new_X = np.array([[2, 3], [4, 5]])  # 新的特征

print(knn.predict(new_X))  # 预测新的数据的标签

```

以上就是如何使用Python处理KNN分类算法的基本步骤。需要注意的是，虽然KNN算法是一种简单有效的方法，但是当数据集非常大时，它的性能可能会下降，因为KNN算法需要计算每个数据点与其他所有数据点之间的距离，所以它的时间复杂度是O(n^2)。此外，KNN算法对异常值也非常敏感，因为它依赖于最近邻的数据点。因此，如果数据集中存在异常值，那么KNN算法的性能可能会受到影响。