写一个基于pycharm的knn算法程序

好的，这是一个基于PyCharm的KNN算法程序的示例：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建训练数据集
X_train = np.array([[1, 2], [1, 4], [2, 2], [2, 4], [3, 2], [3, 4]])
y_train = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

# 创建测试数据集
X_test = np.array([[2, 3], [3, 3]])

# 创建KNN分类器，设置K值为3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练KNN分类器
knn.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的KNN分类器对测试数据集进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

这个程序使用了scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类来实现KNN算法。它创建了一个训练数据集和一个测试数据集，设置K值为3，训练KNN分类器，然后使用训练好的分类器对测试数据集进行预测，并输出预测结果。