基于knn算法的数据分类预测模型代码框架

以下是一个基于KNN算法的数据分类预测模型的代码框架：

import numpy as np
from collections import Counter

class KNNClassifier:
    def __init__(self, k):
        self.k = k
    
    def fit(self, X_train, y_train):
        self.X_train = X_train
        self.y_train = y_train
    
    def euclidean_distance(self, x1, x2):
        return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))
    
    def predict(self, X_test):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X_test]
        return np.array(y_pred)
    
    def _predict(self, x):
        distances = [self.euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

这是一个基本的KNN分类器的代码框架。在初始化时，指定k值，即选择最近的k个邻居进行分类。`fit`方法用于训练模型，接受训练数据X_train和对应的标签y_train。`predict`方法用于预测新数据的分类，接受测试数据X_test并返回预测结果。`_predict`方法是辅助函数，用于预测单个样本的分类。

你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和扩展。希望对你有帮助！