KNN算法的sklearn

KNN算法是一种常用的分类算法，全称为K-Nearest-Neighbours Classification。它是一种懒惰学习方法，即基本上不学习，而是根据已有的数据进行预测和分类。KNN算法的基本原理是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

在sklearn库中，我们可以使用KNN算法对数据进行分类。下面是使用sklearn对数据使用KNN算法进行分类的示例代码：

# 导入所需的库
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 导入鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
data = iris.data[:, :2] 
target = iris.target

# 创建KNN分类器对象
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 使用数据集进行训练
knn.fit(data, target)

# 预测新数据的分类
new_data = [[5.1, 3.5]]
prediction = knn.predict(new_data)
print("预测结果:", prediction)

以上代码导入了鸢尾花数据集，并将其中的前两个特征作为数据，创建了一个KNN分类器对象。然后使用数据集对分类器进行训练，并对新数据进行预测。