用python实现KNN算法

时间: 2023-11-10 19:14:51 浏览: 31
KNN算法是一种常用的分类算法,下面是用Python实现KNN算法的示例代码: ```python import numpy as np import math # 计算欧几里得距离 def euclidean_distance(x1, x2): distance = 0 for i in range(len(x1)): distance += (x1[i] - x2[i]) ** 2 return math.sqrt(distance) # KNN算法 def knn(X_train, y_train, X_test, k): predictions = [] for i in range(len(X_test)): distances = [] for j in range(len(X_train)): distance = euclidean_distance(X_test[i], X_train[j]) distances.append((distance, y_train[j])) distances.sort() neighbors = distances[:k] classes = {} for neighbor in neighbors: if neighbor[1] in classes: classes[neighbor[1]] += 1 else: classes[neighbor[1]] = 1 predictions.append(max(classes, key=classes.get)) return predictions ``` 其中,euclidean_distance函数用于计算欧几里得距离,knn函数实现了KNN算法,X_train和y_train分别表示训练集的特征和标签,X_test表示测试集的特征,k表示最近邻的个数。返回predictions列表,包含每个测试样本的预测结果。

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