用一列数值数据做knn分类代码

当你只有一个数值属性的数据想要进行KNN分类时，通常会先将其转换成一个离散的形式，比如通过聚类或者其他手段将连续数值分段，然后每个数值对应一个新的类别。然而，在实际应用中，KNN通常处理的是分类问题，而不是纯数值回归。这里我们假定你的数据已经被预处理过，比如已经进行了编码或二元化。

以下是使用scikit-learn的简单示例，假设你有一列名为'data'的数值数据，列名为'label'表示对应的类别，我们将数据视为分类任务：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np

# 假设data是你的数值型数据列表，label是类别标签列表
data = [数值列表...]
labels = [类别标签列表...]

# 将数据和标签组合成numpy数组
data_array = np.array(data)
labels_array = np.array(labels)

# 将单列数据展平为二维数组，因为KNN默认处理多维度数据
data_2d = data_array.reshape(-1, 1) 

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 拟合模型
knn.fit(data_2d, labels_array)

# 新样本预测
new_sample = [新数值]  # 新来的数值
new_sample_2d = new_sample.reshape(1, -1)
predicted_class = knn.predict(new_sample_2d)

print(f"预测类别: {predicted_class}")