已知有n个对象，每个对象包含x与y特征属性的数据库，c是他的特征属性，当k=5时KNN算法完整代码

### 回答1：

下面是使用Python编写的KNN算法完整代码，其中假设已经将n个对象的特征属性存储在一个名为`data`的列表中，每个对象包含两个特征属性`x`和`y`，目标是根据这些特征属性来预测一个新的对象属于哪个类别。

import math

def euclidean_distance(p1, p2):
    """
    计算两个点p1和p2之间的欧几里得距离
    """
    return math.sqrt((p1[0]-p2[0])**2 + (p1[1]-p2[1])**2)

def knn_predict(k, new_point, data):
    """
    使用KNN算法预测新的数据点的类别
    """
    distances = []
    for point in data:
        distance = euclidean_distance(point, new_point)
        distances.append((distance, point[2]))
    # 对距离进行排序
    distances = sorted(distances)
    # 选择k个最近的点
    k_nearest = distances[:k]
    # 统计k个点中最常见的类别
    labels = [label for (_, label) in k_nearest]
    return max(set(labels), key=labels.count)

在上面的代码中，`euclidean_distance`函数计算两个点之间的欧几里得距离。`knn_predict`函数是主要的KNN算法实现，它接受三个参数：k表示要使用的最近邻居的数量，`new_point`是一个新的点，它的类别需要被预测，`data`是已知的点的列表。该函数计算新点与已知点之间的距离，并找到最近的k个点。然后，它根据这些最近的点的类别来预测新点的类别。

### 回答2：
KNN（k-nearest neighbors）算法是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。当k = 5时，下面是KNN算法的完整代码实现：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

2. 创建特征属性数组和目标变量数组：

X = np.array([[x1, y1], [x2, y2], ..., [xn, yn]]) # 特征属性数组
y = np.array([c1, c2, ..., cn]) # 目标变量数组

3. 实例化KNN分类器：

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

4. 训练模型：

knn.fit(X, y)

5. 输入新的特征属性值：

new_data = np.array([[x_new, y_new]]) # 新的特征属性值

6. 进行预测：

prediction = knn.predict(new_data)

以上是KNN算法在k = 5时的完整代码实现。其中，第一步导入了numpy和sklearn中的KNeighborsClassifier库。第二步创建了包含n个对象的特征属性数组X和目标变量数组y。第三步实例化了KNN分类器，将k值设置为5。第四步训练了模型，用特征属性数组X和目标变量数组y拟合了KNN分类器。第五步输入了新的特征属性值，将其存储在用于预测的数组new_data中。第六步使用KNN分类器对新数据进行预测，将结果存储在变量prediction中。

### 回答3：
KNN（k最近邻）算法是一种常用的分类和回归算法。对于给定的一个新的对象，KNN算法会搜索训练集中与该对象最接近的k个对象，然后根据这k个对象的标签进行分类或者回归预测。

下面是KNN算法在k=5时的完整代码：

1. 首先，导入必要的库和模块

import numpy as np
from collections import Counter

2. 然后，定义KNN算法的函数

def knn(k, training_set, new_object):
    distances = []
    for obj in training_set:
        dist = np.sqrt((obj['x'] - new_object['x'])**2 + (obj['y'] - new_object['y'])**2)
        distances.append((dist, obj['c']))
    distances.sort()
    k_nearest = [d[1] for d in distances[:k]]
    most_common = Counter(k_nearest).most_common(1)
    return most_common[0][0]

在函数中，参数k表示要搜索的最接近的对象个数，training_set是训练集，new_object是待分类或回归的新对象。函数首先计算新对象与训练集中每个对象的距离，然后根据距离排序并选择k个最近的对象。接着，统计这k个对象中标签出现最多的类别，并返回该类别作为预测结果。

3. 最后，使用KNN算法进行分类或回归预测

training_set = [{'x': 1, 'y': 2, 'c': 'A'}, {'x': 3, 'y': 4, 'c': 'B'}, {'x': 5, 'y': 6, 'c': 'B'}] # 训练集
new_object = {'x': 2, 'y': 3} # 待预测的新对象

prediction = knn(5, training_set, new_object)
print(prediction)

在这个示例中，训练集包含3个对象，每个对象具有x和y两个特征属性以及一个特征属性c。我们想要预测待分类对象{'x': 2, 'y': 3}的类别。调用knn函数，传入k=5、训练集和待预测对象，得到预测结果并打印输出。

以上就是在k=5时的KNN算法完整代码。通过该函数，我们可以根据新的对象特征属性进行分类或回归预测。