KNN（K-Nearest Neighbor）算法本身并不直接用于构造神经网络。KNN是一种基于实例的学习算法，它通过在训练数据集中找到与新实例最接近的k个邻居，并根据这些邻居的类别来预测新实例的类别。这种方法不需要训练过程，适用于分类任务，特别是在数据集较小且类标边界清晰的情况下。

尽管KNN算法本身不是神经网络的一部分，但我们可以使用神经网络来辅助实现KNN算法。例如，我们可以使用神经网络来学习数据特征之间的复杂关系，从而更准确地找到与新实例最接近的邻居。此外，神经网络还可以用于优化KNN算法的参数，如k值的选择，以提高分类性能。

因此，虽然KNN算法本身不能直接构造神经网络，但我们可以将神经网络与KNN算法结合使用，以提高分类的准确性和效率。