Python实现KNN算法检验分类

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基于实例的学习方法，它的基本思想是：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。

下面是Python实现KNN算法检验分类的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import datasets

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化KNN分类器
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练KNN分类器模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算预测准确率
accuracy = np.sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print("预测准确率：", accuracy)

上面的代码使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类来实现KNN算法分类。首先，我们加载了Iris数据集，并将其划分为训练集和测试集。然后，我们初始化了一个KNN分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用训练好的模型预测测试集，并计算预测准确率。