完成 kNNClassifier 类中的 fit 函数与 predict 函数。

好的，我可以帮你完成这个问题。对于 kNNClassifier 中的 fit 函数，一般来说就是根据训练集中的数据，计算出每个数据点之间的距离，然后选择出 k 个距离最近的点，统计这 k 个点中最多的类别，作为这个数据点的预测类别。具体实现上也可以使用 KD 树等数据结构来提高速度。至于 predict 函数，其实就是对于测试集中的每个数据点，调用 fit 函数预测其类别，并将预测结果放入一个数组中返回。

相关问题

补充 python 代码，完成 kNNClassifier 类中的 fit 函数与 predict 函数。实现 kNN 算法的训练与预测功能。 相关知识

在Python中实现k近邻(kNN)算法的`fit`和`predict`函数，首先需要了解kNN算法的基本原理。kNN算法是一种基于实例的学习，或称为懒惰学习。它存储了所有的训练数据，并在分类新的数据点时根据最近的k个训练实例的类别来进行推断。

以下是`kNNClassifier`类的一个简单实现：

import numpy as np
from collections import Counter

class kNNClassifier:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k
        self.X_train = None
        self.y_train = None

    def fit(self, X_train, y_train):
        """
        训练模型，保存训练数据
        :param X_train: 训练数据集的特征
        :param y_train: 训练数据集的标签
        """
        self.X_train = X_train
        self.y_train = y_train

    def predict(self, X_test):
        """
        使用kNN算法进行预测
        :param X_test: 测试数据集的特征
        :return: 预测结果的标签
        """
        predicted_labels = [self._predict(x) for x in X_test]
        return np.array(predicted_labels)

    def _predict(self, x):
        """
        对单个数据点进行预测
        :param x: 待预测的单个数据点的特征
        :return: 单个数据点的预测结果标签
        """
        # 计算距离
        distances = [np.sqrt(np.sum((x_train - x) ** 2)) for x_train in self.X_train]
        # 获取k个最近邻的索引
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        # 获取这些点的标签
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        # 多数投票，选择出现次数最多的标签作为预测结果
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

# 示例用法:
# knn = kNNClassifier(k=3)
# knn.fit(X_train, y_train)
# predictions = knn.predict(X_test)

这个类中，`fit`函数用于保存训练数据和标签，而`predict`函数则用来进行实际的预测。`_predict`是一个内部方法，用于计算单个数据点的k个最近邻，并通过多数投票来确定该点的预测标签。

本关任务：补充 python 代码，完成 kNNClassifier 类中的 fit 函数与 predict 函数。实现 kNN 算法的训练与预测功能。

好的，kNN (K-Nearest Neighbors) 分类器是一种基于实例的学习方法，通过计算样本之间的距离来做出分类决策。在 Python 中，我们可以使用 scikit-learn 库中的 KNeighborsClassifier 类来实现。以下是 `fit` 和 `predict` 函数的基本框架：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np

class KNNClassifier:
    def __init__(self, n_neighbors=5):
        self.n_neighbors = n_neighbors
        self.X_train = None
        self.y_train = None

    def fit(self, X, y):  # 完成训练数据的保存
        """
        训练函数，接收特征矩阵 X 和目标标签 y
        :param X: 训练数据的特征集，形状为 (n_samples, n_features)
        :param y: 训练数据的目标标签，形状为 (n_samples,)
        """
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def distance_metric(self, point, dataset):  # 需要自定义的距离度量方法，这里假设是欧氏距离
        """计算点到集合内所有点的欧式距离"""
        return np.sqrt(np.sum((point - dataset)**2, axis=1))

    def knearest_neighbors(self, test_point):  # 找到邻居
        distances = self.distance_metric(test_point, self.X_train)
        indices = np.argsort(distances)[:self.n_neighbors]
        return self.y_train[indices]

    def predict(self, X_test):  # 进行预测
        """
        根据测试数据的特征，返回预测结果
        :param X_test: 测试数据的特征集，形状为 (n_test_samples, n_features)
        :return: 测试数据的预测标签列表，长度为 n_test_samples
        """
        predictions = [self.knearest_neighbors(point) for point in X_test]
        return np.array(predictions)

# 使用示例
knn = KNNClassifier(n_neighbors=3)
X_train, y_train = ...  # 假设已经准备好了训练数据
knn.fit(X_train, y_train)
X_test, _ = ...  # 假设已经有了测试数据
predictions = knn.predict(X_test)