knn算法python实现代码

KNN算法是一种常用的机器学习算法，可以用于分类和回归。其原理是通过计算待分类数据与训练数据之间的距离，选取距离最近的k个数据进行分类或回归。

以下是一个简单的KNN算法Python实现代码：

import numpy as np
from collections import Counter

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):
        distances = [np.sqrt(np.sum((x - x_train)**2)) for x_train in self.X_train]
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common

其中，fit方法用于训练模型，predict方法用于预测结果，_predict方法用于预测单个样本。