python sklearn.neighbors 库

Python的scikit-learn库中的neighbors模块提供了无监督和有监督的近邻算法。其中包括K近邻算法（KNN）和半径最近邻算法（Radius Neighbors）。

这些算法可以用于分类、回归和密度估计等任务。neighbors模块还提供了BallTree和KDTree两种数据结构，用于高效的近邻搜索。

下面是一个简单的KNN分类的例子：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义KNN模型并训练
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的类别
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

此代码加载了Iris数据集并将其划分为训练集和测试集。然后，使用KNeighborsClassifier模型拟合训练数据，并使用预测测试数据的类别。最后，计算准确率并打印结果。