knn中k=3怎么计算

在 k-NN（k-近邻）算法中，k 表示我们在训练集中选择离测试样本最近的 k 个邻居。当 k=3 时，我们需要计算测试样本与训练集中每个样本之间的距离，并选择其中距离最近的 3 个样本作为测试样本的邻居。

具体来说，对于每个测试样本，我们可以计算它与训练集中所有样本之间的欧氏距离（或其他距离度量），然后将这些距离按从小到大排序。接着，选择前 3 个距离最近的样本作为测试样本的邻居。

最后，我们可以通过一些投票或加权平均等方法来对这些邻居进行分类或回归。

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# 将缺失值用KNN算法填充 from fancyimpute import KNN df_filled = KNN(k=3).fit_transform(df)

你的理解是正确的，这段代码使用了fancyimpute库中的KNN算法来填充缺失值。具体来说，KNN算法是一种基于相似性的方法，它会根据相似性来预测缺失值。其中，k是指用于预测缺失值的最近邻的数量。在这个例子中，k=3表示用最近的3个邻居来预测缺失值。fit_transform()方法用于计算并填充缺失值。需要注意的是，使用KNN算法填充缺失值时，数据集中不能有字符串或者分类变量，否则需要进行预处理。

解释一下：knn_idx = sorted_idx[:k] knn = Tmaj[knn_idx, :]

这段代码是KNN算法中的一部分。KNN算法是一种基于实例的学习算法，它的主要思想是通过计算测试样本与训练样本之间的距离来进行分类或回归。其中，k代表我们选择的邻居数，即在训练集中选择距离测试样本最近的k个样本。

在这段代码中，sorted_idx是根据测试样本到每个训练样本的距离进行排序后得到的索引值数组。我们通过取前k个索引值，得到与测试样本距离最近的k个训练样本的索引值，即knn_idx。

接着，我们通过knn_idx得到对应的k个训练样本，并将它们的标签取众数作为测试样本的分类结果。其中Tmaj是一个数组，存储了每个训练样本的标签。