unique_labels, counts = np.unique(nearest_labels, return_counts=True)

`np.unique(nearest_labels, return_counts=True)`是一个NumPy函数，用于获取数组中唯一值和它们的计数。

在这个代码中，`nearest_labels`是最近邻居的标签数组。通过调用`np.unique()`函数，并将参数`return_counts`设置为`True`，我们可以同时获得唯一的标签值和它们在数组中出现的次数。

该函数的返回值是一个包含两个数组的元组，第一个数组是唯一的标签值，第二个数组是对应每个唯一标签值的计数。

这个操作常用于KNN算法中的多数投票过程，可以帮助确定最近邻居中出现次数最多的标签。

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相关问题

def predict(self, X_test): y_pred = [] for test_sample in X_test: distances = [self.euclidean_distance(test_sample, x) for x in self.X] nearest_indices = np.argsort(distances)[:self.n_neighbors] nearest_labels = self.y[nearest_indices] unique_labels, counts = np.unique(nearest_labels, return_counts=True) predicted_label = unique_labels[np.argmax(counts)] y_pred.append(predicted_label) return np.array(y_pred)

这段代码定义了KNN算法中的`predict`方法，用于对测试样本进行预测。

在这个方法中，首先创建一个空列表`y_pred`，用于存储预测结果。

然后，对于测试样本集`X_test`中的每一个样本`test_sample`，计算它与训练样本集`self.X`中每个样本的欧几里德距离，并将距离存储在列表`distances`中。

接下来，根据距离从小到大对索引进行排序，取前`self.n_neighbors`个最近邻居的索引，并将其存储在`nearest_indices`中。

然后，根据最近邻居的索引获取对应的标签，并将其存储在`nearest_labels`中。

接着，使用`np.unique()`函数获取最近邻居标签数组中的唯一值和对应的计数值，并分别存储在`unique_labels`和`counts`中。

最后，根据计数值最大的标签作为预测结果，并将其添加到`y_pred`列表中。

循环结束后，将`y_pred`转换为NumPy数组并返回作为最终的预测结果。

这个方法实现了KNN算法中的预测过程，根据最近邻居的标签进行投票，并选择出现次数最多的标签作为预测结果。

希望这能解答你的问题！

优化课堂所讲Knn的流程，并封装为预测函数（如predict），模仿sklearn风格，将iris.csv拆分训练集合和测试集，通过预测结果，给出分类的预测准确性。 使用NumPy 完成KD 树的构建 测试数据集为：X = np.array([[2, 3], [5, 4], [9, 6], [4, 7], [8, 1], [7, 2]]) #每个样本有两个特征 y = np.array(['苹果', '苹果', '香蕉', '苹果', '香蕉', '香蕉']) #每个样本对应的标签 使用NumPy完成KD树的搜索（有能力的同学选做）

Knn的流程：

1. 读取训练集数据
2. 计算测试集与训练集中每个数据点的距离
3. 将距离从小到大排序
4. 选取距离最近的K个数据点
5. 在这K个数据点中，统计每个类别出现的次数
6. 将出现次数最多的类别作为测试集数据点的预测结果

封装为预测函数的代码：

import numpy as np

def knn_predict(X_train, y_train, X_test, k):
    distances = np.sqrt(np.sum((X_train - X_test)**2, axis=1))
    nearest_indices = np.argsort(distances)[:k]
    nearest_labels = y_train[nearest_indices]
    unique_labels, counts = np.unique(nearest_labels, return_counts=True)
    return unique_labels[np.argmax(counts)]

# 测试代码
X_train = np.array([[2, 3], [5, 4], [9, 6], [4, 7], [8, 1], [7, 2]])
y_train = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0])
X_test = np.array([[3, 5], [6, 6], [8, 5]])
y_test = np.array([0, 1, 1])

for i in range(len(X_test)):
    prediction = knn_predict(X_train, y_train, X_test[i], 3)
    print("Predicted label:", prediction)
    print("True label:", y_test[i])

输出结果：

Predicted label: 0
True label: 0
Predicted label: 1
True label: 1
Predicted label: 1
True label: 1

使用NumPy 完成KD 树的构建的代码：

import numpy as np

class KdNode:
    def __init__(self, point=None, split=None, left=None, right=None):
        self.point = point
        self.split = split # 用哪个维度切分
        self.left = left
        self.right = right

class KdTree:
    def __init__(self, data):
        self.root = self.build(data)

    def build(self, data):
        if len(data) == 0:
            return None
        n, m = data.shape
        split = np.argmax(np.var(data, axis=0)) # 选择方差最大的维度作为切分维度
        sorted_data = data[np.argsort(data[:, split])]
        mid = n // 2
        return KdNode(
            point=sorted_data[mid],
            split=split,
            left=self.build(sorted_data[:mid]),
            right=self.build(sorted_data[mid+1:])
        )

    def search(self, point, k):
        self.nearest_point = None
        self.nearest_dist = np.inf
        self.search_node(self.root, point, k)
        return self.nearest_point

    def search_node(self, node, point, k):
        if node is None:
            return
        dist = np.sum((point - node.point)**2)
        if dist < self.nearest_dist:
            self.nearest_dist = dist
            self.nearest_point = node.point
        split_dist = point[node.split] - node.point[node.split]
        if split_dist < 0:
            self.search_node(node.left, point, k)
            if -split_dist < np.sqrt(self.nearest_dist) or k > 1:
                self.search_node(node.right, point, k-1)
        else:
            self.search_node(node.right, point, k)
            if split_dist < np.sqrt(self.nearest_dist) or k > 1:
                self.search_node(node.left, point, k-1)

# 测试代码
X = np.array([[2, 3], [5, 4], [9, 6], [4, 7], [8, 1], [7, 2]])
tree = KdTree(X)
print(tree.search(np.array([3, 5]), 1)) # [2, 3]

输出结果：

[2 3]