k近邻算法的python代码实现

k近邻算法的Python代码实现如下：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建k近邻分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

这段代码可以用于机器学习中的分类问题，通过计算测试样本与训练样本之间的距离，找出最近的k个训练样本，然后根据这k个样本的类别进行投票来确定测试样本的分类。

相关问题

k近邻算法python代码

以下是k近邻算法的Python代码：

import numpy as np
from collections import Counter

class KNN:
    def __init__(self, k):
        self.k = k
        
    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y
        
    def euclidean_distance(self, X):
        return np.sqrt(np.sum((self.X_train - X)**2, axis=1))
    
    def predict(self, X):
        distances = self.euclidean_distance(X)
        k_nearest = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = self.y_train[k_nearest]
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

其中，`fit`方法用于训练模型，`predict`方法用于预测数据。`euclidean_distance`方法用于计算欧几里得距离，并且`Counter`用于计算最近的k个样本中出现最多的标签。

k近邻算法Python实现

k近邻算法（k-Nearest Neighbor，k-NN）是一种基本的分类和回归方法，它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

以下是一个简单的k近邻算法Python实现：

import numpy as np
from collections import Counter

def knn(X_train, y_train, x, k):
    distances = [np.sqrt(np.sum((x - x_train) ** 2)) for x_train in X_train]
    nearest = np.argsort(distances)
    top_k = [y_train[i] for i in nearest[:k]]
    votes = Counter(top_k)
    return votes.most_common(1)

# 示例
X_train = np.array([[1, 2], [1, 4], [2, 1], [4, 2], [4, 4]])
y_train = ['A', 'A', 'B', 'B', 'B']
x = np.array([3, 2.5])
print(knn(X_train, y_train, x, k=3))

在上述代码中，`X_train`是训练集数据，`y_train`是训练集标签，`x`是待分类的数据点，`k`表示选取的最近邻个数。

函数首先计算待分类数据点与训练集中所有数据点的距离，并将距离从小到大排序。然后选择距离最小的前k个数据点，并统计它们所属的类别。最后返回出现次数最多的类别作为预测结果。