写出一个完整的增量学习的代码

增量学习是一种机器学习策略，通过逐步添加新的数据到已有的模型而不重新训练整个模型来保持学习效果。这里是一个使用Python scikit-learn库的简单示例，我们将展示如何使用KNN（K-Nearest Neighbors）算法进行增量学习：

首先，我们需要导入必要的库：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

然后，我们定义一个函数来执行增量学习：

def incremental_learning(knn, new_samples, labels):
    knn.partial_fit(new_samples, labels, classes=knn.classes_)  # 更新模型
    return knn  # 返回更新后的模型

接着，我们加载初始数据并创建一个KNN分类器：

# 加载鸢尾花数据集作为初始数据
iris = load_iris()
initial_X, initial_y = iris.data, iris.target

# 初始模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(initial_X, initial_y)

现在我们可以模拟新数据的到来并逐步更新模型：

# 假设每次获取一批新的数据和对应标签
new_data = ...  # 新来的数据
new_labels = ...  # 新来的标签

# 每次获取新数据后，增量学习
knn = incremental_learning(knn, new_data, new_labels)

最后，如果你需要对新的未知数据进行预测，可以使用更新后的模型：

unseen_data = ...  # 需要预测的新数据
predictions = knn.predict(unseen_data)

注意，此示例适用于静态的邻居查找算法如KNN，对于一些需要动态调整模型结构的算法，如神经网络，处理方式可能会有所不同。