用python实现knn算法的具体代码

在Python中，K-近邻（KNN）算法通常用于分类和回归任务。下面是一个简单的示例，展示如何使用scikit-learn库实现KNN算法：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np

# 假设我们有训练数据 X (特征) 和 y (标签)
X_train = np.array([[...], [...], ...])  # 需要有特征数据
y_train = np.array([..., ..., ...])  # 对应的标签数组

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)  # n_neighbors代表k值，默认为5

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 使用模型预测新的样本
new_sample = np.array([...])  # 新的待分类样本
prediction = knn.predict([new_sample])

print("预测结果:", prediction)

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