解释下列代码：def knn(test_data, train_datas, train_labels, k): nums = train_datas.shape[0] # 获取已知样本的数量 test_datas = np.tile(test_data, (nums, 1)) d_1 = test_datas - train_datas # 相应位置相减 d_2 = np.square(d_1) # 求平方 d_3 = np.sum(d_2, axis=1) # 按行求和 d_4 = np.sqrt(d_3) # 开平方，得到距离 index = np.argsort(d_4) # 排序获取排序后元素的索引 count = Counter(train_labels[index[:k]]) # 统计最邻近的k个邻居的标签 print(count) return count.most_common()[0][0] # 返回出现次数最多的标签

这段代码定义了一个名为 `knn` 的函数，用于进行K近邻分类。具体流程如下：

1. 获取训练集中已知样本的数量，即训练集中有多少个样本，存储在变量 `nums` 中。
2. 使用 `np.tile` 方法将测试数据 `test_data` 复制成一个与训练集中样本数相同的矩阵 `test_datas`。
3. 使用相应位置相减的方法，计算测试数据与每个训练集中的样本之间的距离，存储在 `d_1` 中。
4. 使用平方的方法，将 `d_1` 中的每个元素平方，存储在 `d_2` 中。
5. 按行求和，将 `d_2` 中每一行元素相加，得到每个测试数据与训练集中每个样本之间的距离平方和，存储在 `d_3` 中。
6. 对 `d_3` 中每个元素进行开方，得到每个测试数据与训练集中每个样本之间的距离，存储在 `d_4` 中。
7. 使用 `np.argsort` 方法对 `d_4` 中的元素进行排序，获取排序后元素的索引，存储在变量 `index` 中。
8. 使用 `Counter` 方法统计最邻近的k个邻居的标签，将它们存储在一个计数器对象 `count` 中。
9. 打印 `count`，这里只是为了展示结果，并非必要步骤。
10. 使用 `most_common` 方法获取出现次数最多的标签，并返回该标签作为函数的返回值。

相关问题

编写自定义函数knn_classify(train_data, test_data, k)

好的，让我来为您编写一个自定义函数knn_classify(train_data, test_data, k)：

import numpy as np
from collections import Counter

def knn_classify(train_data, test_data, k):
    """
    K-最近邻分类器。

    参数：
    train_data -- 训练数据，一个二维NumPy数组，每行表示一个训练样本，每列表示一个特征。
    test_data -- 测试数据，一个一维NumPy数组，表示待分类的样本。
    k -- 选择最近邻的个数。

    返回值：
    label -- 分类结果，一个字符串，表示测试样本所属的类别。
    """
    # 计算训练数据中每个样本与测试样本之间的距离
    distances = np.sqrt(np.sum((train_data - test_data) ** 2, axis=1))

    # 找到距离最近的k个训练样本的索引
    nearest_indices = np.argsort(distances)[:k]

    # 找到这k个训练样本中出现次数最多的类别
    nearest_labels = train_data[nearest_indices][:, -1]
    label = Counter(nearest_labels).most_common(1)[0][0]

    return label

该函数使用欧几里得距离作为样本间的距离度量，并使用Counter对象来统计k个最近邻样本中出现次数最多的类别，并将其作为预测结果返回。

% Data preparation data = readtable('Attrition_train.csv') n = size(data, 1); train_ratio = 0.8; train_size = floor(n * train_ratio); train_indices = randsample(n, train_size); test_indices = setdiff(1:n, train_indices); train_data = data(train_indices, :); train_labels = data(train_indices, end); test_data = data(test_indices, :); test_labels = data(test_indices, end); % Model training k = 5; model = fitcknn(train_data(:, 1:end-1), train_labels, 'NumNeighbors', k); % Model test predictions = predict(model, test_data(:, 1:end-1)); accuracy = sum(predictions == test_labels) / length(test_labels); disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);代码优化

可以考虑将代码封装成函数，这样可以提高代码的可读性和可重用性。另外，可以使用交叉验证来选择最优的k值，可以使用matlab自带的cvpartition函数来进行分割数据集。代码如下：

function [accuracy, model] = knn_classification(data, k)
% data: 数据集，包含标签
% k: k值

% 分割数据集
cv = cvpartition(size(data, 1), 'HoldOut', 0.2);
train_data = data(cv.training,:);
train_labels = train_data(:, end);
test_data = data(cv.test,:);
test_labels = test_data(:, end);

% 模型训练
model = fitcknn(train_data(:, 1:end-1), train_labels, 'NumNeighbors', k);

% 模型测试
predictions = predict(model, test_data(:, 1:end-1));
accuracy = sum(predictions == test_labels) / length(test_labels);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy)]);
end

使用方式：

data = readtable('Attrition_train.csv');
[accuracy, model] = knn_classification(data, 5);