k近邻python代码

k近邻算法是一种简单而又常用的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。以下是一个简单的k近邻算法的Python代码实现：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建训练数据集
X_train = np.array([[1,2],[2,3],[3,1],[4,5],[5,6],[6,4]])
y_train = np.array([0,0,0,1,1,1])

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

# 用训练数据集拟合分类器
knn.fit(X_train, y_train)

# 创建测试数据集
X_test = np.array([[2,1],[3,2],[4,3]])

# 用训练好的分类器进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

print(y_pred)

在这段代码中，我们使用了Scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类，它实现了k近邻算法。首先，我们创建了一个训练数据集和对应的标签。然后，我们创建了一个KNeighborsClassifier对象，并设置了k值为3。接着，我们用训练数据集来拟合分类器。最后，我们创建了一个测试数据集，并用分类器对其进行预测。预测结果存储在变量y_pred中，并打印出来。

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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。

python k近邻算法代码实现

Python中的k近邻算法（k-nearest neighbors algorithm）是一种基本的分类和回归方法，它通过衡量数据之间的距离来预测新数据的类别。下面是一个简单的Python代码实现k近邻算法：

import numpy as np

# 计算两个样本之间的欧氏距离
def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(y_pred)

    def _predict(self, x):
        # 计算样本x与所有训练样本之间的距离
        distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        # 根据距离排序，获取最近的k个训练样本的类别
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        # 统计最近k个样本中出现次数最多的类别
        most_common = np.argmax(np.bincount(k_nearest_labels))
        return most_common

在上面的代码中，首先定义了一个计算欧氏距离的函数`euclidean_distance`，它用于衡量两个样本之间的距离。然后定义了一个`KNN`类，其中`fit`方法用于接收训练数据和标签，`predict`方法用于接收待预测样本并返回预测结果，`_predict`方法用于预测单个样本的类别。

在使用k近邻算法时，首先需要创建`KNN`对象并调用`fit`方法传入训练数据和标签。然后可以调用`predict`方法传入待预测样本，它会返回预测结果。

这只是一个简单的k近邻算法实现，可能存在一些缺陷和改进的空间。但它可以作为理解k近邻算法的基础，并可以根据具体需求进行修改和扩展。