𝐾𝑁近邻估计法的python代码实现

KNN（K-Nearest Neighbors）近邻估计法是一种基于实例的学习方法，在Python中通常通过sklearn库来实现。这里是一个简单的示例，展示了如何使用sklearn的KNeighborsClassifier对数据进行分类：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np

# 假设我们有训练数据 X_train 和对应的标签 y_train
X_train = ... # (n_samples, n_features) 形状的数据集
y_train = ... # (n_samples,) 形状的一维数组

# 创建KNN分类器并设置k值（例如5）
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 使用训练数据拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 现在我们可以用这个模型预测新的样本
new_data = ... # 新的待分类数据，形状应与X_train一致
predictions = knn.predict(new_data)

# 输出预测结果
print(predictions)

在实际应用中，你还需要处理数据预处理、交叉验证等问题。这是基本的代码框架，具体实现会根据你的需求和数据情况进行调整。