python运用sklearn实现knn分类算法

时间: 2023-07-14 21:02:03 浏览: 42
### 回答1： Python是一种常用的编程语言，广泛应用于数据科学和机器学习领域。其中机器学习库sklearn提供了许多常用的算法和工具，方便用户进行数据分析和模型训练。 其中之一是k近邻（k-nearest neighbors，KNN）分类算法。KNN是一种基于实例的学习方法，它通过在特征空间中寻找最近的k个邻居来预测新的样本标签。在Python中使用sklearn库实现KNN分类算法非常简单。 首先，需要导入相关的库和模块。常用的库包括numpy（处理数值计算）、sklearn（机器学习库）和sklearn.neighbors（KNN算法模块）。 接下来，需要准备样本数据集。这包括特征矩阵和对应的标签。可以使用numpy数组或pandas数据框来存储数据。 然后，需要对数据进行预处理。这包括划分数据集为训练集和测试集，并进行特征缩放和标准化等操作。可以使用sklearn.preprocessing模块中的函数来进行这些操作。 接下来，需要创建一个KNeighborsClassifier对象，并设置相关参数。其中，最重要的是k值，即选择最近的k个邻居来进行预测。 然后，使用fit()方法将训练集的特征矩阵和标签传递给KNeighborsClassifier对象，以进行模型训练。 最后，可以使用predict()方法将测试集的特征矩阵传递给KNeighborsClassifier对象，并得到对应的预测结果。 除了这些基本步骤之外，还可以通过交叉验证和网格搜索等方法来优化模型的参数和评估模型的性能。sklearn库提供了相应的函数和方法来实现这些操作。 总之，使用Python中的sklearn库可以很方便地实现KNN分类算法。只需要按照上述步骤导入相关库、准备数据、预处理数据、创建模型、训练模型和预测结果即可。这是一个简便且高效的方法，帮助用户实现KNN分类算法来解决分类问题。 ### 回答2： K最近邻（K-nearest neighbors，简称KNN）是一种基本的分类算法，在Python中可以使用scikit-learn库（sklearn）来实现。以下是使用sklearn实现KNN分类算法的步骤： 1. 导入需要的库和模块：首先需要导入sklearn库中的KNeighborsClassifier模块，以及其他辅助模块，如numpy和pandas。 2. 准备数据集：将数据集划分为特征集（X）和目标标签（y）。特征集包含用于分类的属性，而目标标签则包含每个样本的分类结果。 3. 对数据集进行预处理：根据需要进行数据预处理，如数据清洗、缺失值处理或特征标准化等。 4. 划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，一般会使用train_test_split函数将数据按照一定的比例划分。 5. 创建KNN模型：使用KNeighborsClassifier创建一个KNN分类模型，并可设置K值和距离度量方式等参数。 6. 模型训练：使用fit函数对训练集进行训练，让模型学习训练集的模式。 7. 模型预测：使用predict函数对测试集进行预测，得到分类结果。 8. 模型评估：对预测结果进行评估，可使用accuracy_score等函数计算准确率、召回率等指标。 9. 调参优化：通过调整K值或距离度量方式等参数，可以对模型进行优化，提高分类性能。 10. 结果分析和应用：根据模型预测的结果进行分析，可以根据需要进行后续的实际应用。 总之，使用sklearn实现KNN分类算法可以简化KNN模型的搭建和使用过程，使得开发者能够快速实现KNN算法并进行分类任务。

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KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习方法，它是一种无参数的模型，能够处理分类和回归问题。 在Python中，我们可以使用scikit-learn（sklearn）库来实现KNN模型。下面是一个使用sklearn实现KNN模型的示例代码。 python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 创建KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) 在上面的代码中，我们使用了鸢尾花数据集作为示例数据集，首先加载数据集并将其分为训练集和测试集。然后，我们创建了一个KNN分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们对测试集进行预测，并计算准确率。 在创建KNN分类器时，我们指定了一个参数n_neighbors，它表示我们要考虑多少个最近的邻居。在训练模型时，KNN算法会计算每个样本点与最近的k个邻居之间的距离，并将它们归为最近的邻居中出现最多的类别。 总的来说，使用sklearn实现KNN模型非常简单，只需要几行代码就可以完成。

python实现knn分类_KNN分类算法的python实现

KNN（K-近邻）分类算法的python实现如下： 1. 导入必要的库 python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris # 用于测试的鸢尾花数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split # 用于将数据集划分为训练集和测试集 from sklearn.metrics import accuracy_score # 用于计算分类准确率 2. 加载测试数据集 python iris = load_iris() # 加载鸢尾花数据集 X, y = iris.data, iris.target # 获取数据和标签 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 将数据集划分为训练集和测试集，测试集占比为30% 3. 创建KNN分类器 python knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 创建KNN分类器，设置K=3 4. 训练模型 python knn.fit(X_train, y_train) # 使用训练集对KNN分类器进行训练 5. 进行预测 python y_pred = knn.predict(X_test) # 使用测试集进行预测 6. 计算分类准确率 python accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) # 计算分类准确率 print('Accuracy:', accuracy) # 输出分类准确率 完整代码如下： python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train, y_train) y_pred = knn.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) 运行结果如下： Accuracy: 1.0 说明该KNN分类器在测试集上分类准确率为100%。

knn算法python代码sklearn

以下是使用 scikit-learn 库实现 KNN 算法的 Python 代码示例: python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 创建 KNN 分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 评估模型 from sklearn.metrics import accuracy_score print(accuracy_score(y_test, y_pred)) 其中 X_train 和 y_train 是训练数据的特征和标签, X_test 和 y_test 是测试数据的特征和标签, n_neighbors 是设定的近邻数量.

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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： python 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。

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在Python中，可以使用scikit-learn库的SVC模块来实现KNN多分类算法。下面是一些示例代码，可以作为参考： 引用中的代码展示了使用SVC模块实现KNN分类算法的示例。首先，通过使用numpy库加载训练和测试数据。然后，创建一个SVC对象，并设置参数。接下来，使用LeaveOneOut交叉验证方法进行交叉验证，并计算模型的准确率。 引用中的代码展示了另一种交叉验证方法，即打乱划分交叉验证。同样，首先加载数据，然后创建SVC对象并设置参数。接下来，使用KFold交叉验证方法进行交叉验证，并计算模型的准确率。 综上所述，可以使用scikit-learn库的SVC模块和不同的交叉验证方法来实现KNN多分类算法。你可以根据自己的需求选择适合的交叉验证方法。希望这些代码对你有帮助！123 #### 引用[.reference_title] - *1* [python运用sklearn实现KNN分类算法](https://download.csdn.net/download/weixin_38607864/12858810)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [sklearn-SVM 模型保存、交叉验证与网格搜索](https://blog.csdn.net/qq_45100200/article/details/119907958)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

knn算法 python sklearn

KNN（K-最近邻算法）是一种基本的分类和回归算法，可以使用Python的Scikit-learn库来实现。以下是一个简单的示例代码： from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 创建一个KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 加载数据集 X = [[0], [1], [2], [3]] y = [0, 0, 1, 1] # 训练模型 knn.fit(X, y) # 预测新数据 print(knn.predict([[1.1]])) 在这个例子中，我们使用KNeighborsClassifier类创建了一个k=3的KNN分类器。然后，我们加载一个简单的数据集X和y，其中X是一个一维数组，y是对应的标签。我们使用fit()方法拟合模型，并使用predict()方法对新数据进行预测。 希望这对你有所帮助！

python手写数字识别knn算法不使用sklearn

好的，我可以为您讲解一下Python手写数字识别KNN算法的实现方法。 首先，我们需要准备手写数字的数据集。这里我们可以使用MNIST数据集，该数据集包含了大量的手写数字图片及其对应的标签。数据集可以从官网下载，也可以使用Python的库来获取。 接着，我们需要将数据集中的图片进行预处理，将图片转换成向量形式，以便于计算距离。这里我们可以使用OpenCV库来读取图片，然后将每个像素点的数值转化为0或1，最终将所有像素点的值拼接成一个向量。 接下来，我们需要实现KNN算法。该算法的主要思想是：对于一个测试样本，计算它与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的K个样本，将它们的标签进行统计，最终将测试样本的标签设置为出现次数最多的标签。 最后，我们可以使用测试集来测试我们的KNN算法的准确性。将测试集中的每个样本都通过KNN算法进行分类，然后与真实标签进行比较，计算出分类准确率。 以上就是Python手写数字识别KNN算法的实现方法，希望可以对您有所帮助。

python sklearn knn

Python中的sklearn库提供了KNN算法的实现，可以用于分类和回归问题。KNN算法是一种基于实例的学习方法，它通过计算待分类样本与训练集中所有样本的距离，选取距离最近的k个样本作为邻居，然后根据邻居的类别或者数值来预测待分类样本的类别或者数值。KNN算法的优点是简单易懂，适用于多种数据类型，但是需要大量的计算和存储空间。

python实现knn算法

KNN算法是一种基本的分类与回归算法，是一种基于实例的学习方法。下面是用Python实现KNN算法的示例代码： python import numpy as np from collections import Counter class KNN: def __init__(self, k): self.k = k def fit(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X): y_pred = [self._predict(x) for x in X] return np.array(y_pred) def _predict(self, x): # 计算距离 distances = [np.sqrt(np.sum((x - x_train) ** 2)) for x_train in self.X_train] # 获得k个最近邻的标签 k_idx = np.argsort(distances)[:self.k] k_labels = [self.y_train[i] for i in k_idx] # 投票 most_common = Counter(k_labels).most_common(1) return most_common[0][0] 上面的代码实现了一个KNN类，包括fit方法和predict方法。其中，fit方法用于训练模型，传入训练集的特征X和标签y；predict方法用于预测测试集的标签。在_predict方法中，首先计算测试样本和每个训练样本之间的距离，然后选取距离最近的k个训练样本，统计它们的标签，最后返回出现次数最多的标签作为预测结果。 使用示例： python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) # 创建KNN对象 knn = KNN(k=3) # 训练模型 knn.fit(X_train, y_train) # 预测测试集 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', accuracy) 上面的代码使用sklearn库中的iris数据集作为例子，将数据集分为训练集和测试集，创建KNN对象，训练模型，预测测试集，并计算准确率。

python实现knn算法文档附录

K-近邻（KNN）算法是一种基本分类和回归算法，它是无参的，邻近样本的数量k通常是在输入样本和训练样本之间选择。利用python来实现KNN算法，可通过导入sklearn.neighbors库中的KNeighborsClassifier类进行实现。 首先导入必要的库（需要安装sklearn、numpy、pandas等库），然后读取数据集，将数据集分为训练集和测试集，通过距离相似度计算从训练集中找出与测试集中每个数据最相似的K个数据。计算相似度可以使用欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等多种方法。 然后，将K个最相似的样本的分类结构设为测试样本的分类结构。最后，选择出现最多次的分类结构作为测试样本的分类。 需要注意的是，KNN算法的实现有许多细节需要注意，如如何处理训练集中的缺失值、如何处理数据集中的异常值等。 总之，python实现KNN算法是一项简单而重要的任务，可用于多种分类和回归任务中。该算法需要注意细节，但在实现时具有很大的灵活性和可扩展性，可配合其他算法和技术来进行优化。

使用python实现knn算法_使用python实现KNN算法

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种非常简单但又非常有效的分类和回归方法。它的原理是：在训练集中找出与测试数据最接近的K个数据，然后根据这K个数据的分类，确定测试数据的分类。 下面是使用Python实现KNN算法的步骤： 1. 导入必要的库 python import numpy as np from collections import Counter 2. 定义KNN类 python class KNN: def __init__(self, k=3): self.k = k 3. 定义距离函数 python def euclidean_distance(self, x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2)) 4. 训练模型 python def fit(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y 5. 预测函数 python def predict(self, X): y_pred = [self._predict(x) for x in X] return np.array(y_pred) 6. 内部预测函数 python def _predict(self, x): distances = [self.euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train] k_indices = np.argsort(distances)[:self.k] k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices] most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1) return most_common[0][0] 完整代码如下： python import numpy as np from collections import Counter class KNN: def __init__(self, k=3): self.k = k def euclidean_distance(self, x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2)) def fit(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X): y_pred = [self._predict(x) for x in X] return np.array(y_pred) def _predict(self, x): distances = [self.euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train] k_indices = np.argsort(distances)[:self.k] k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices] most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1) return most_common[0][0] 使用KNN算法进行分类的示例代码： python from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 iris = load_iris() X = iris.data y = iris.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 构建KNN模型 knn = KNN(k=3) knn.fit(X_train, y_train) # 进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算准确率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) 注意：KNN算法的效果非常依赖于数据的质量和特征的选取，因此在实际应用中需要进行多次尝试和调整。

python实现knn算法案例_Python实现的knn算法示例

好的，下面给您提供一个 Python 实现的 k-近邻算法示例： 首先，我们需要导入必要的库：numpy 用于矩阵计算和 matplotlib 用于可视化。 python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 接下来，我们定义一个函数用于计算测试数据点与训练数据集中各个数据点的欧式距离。 python def euclidean_distance(x1, x2): return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2)) 然后，我们定义一个 KNN 类，其中包含一个 fit 方法和一个 predict 方法。fit 方法用于训练模型，predict 方法用于预测测试数据点的标签。 python class KNN: def __init__(self, k=3): self.k = k def fit(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y def predict(self, X): predicted_labels = [self._predict(x) for x in X] return np.array(predicted_labels) def _predict(self, x): distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train] k_indices = np.argsort(distances)[:self.k] k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices] most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1) return most_common[0][0] 在 predict 方法中，我们首先通过调用 _predict 方法来获得测试数据点的预测标签。在 _predict 方法中，我们计算测试数据点与训练数据集中各个数据点的距离，然后选择距离最近的 k 个数据点，获取它们的标签，并通过 Counter 类统计出现次数最多的标签，作为测试数据点的预测标签。 最后，我们使用 iris 数据集来测试我们的 KNN 算法。iris 数据集是一个经典的分类数据集，包含 3 种不同种类的鸢尾花，每个种类有 50 个样本，每个样本有 4 个特征。我们只使用其中的前两个特征和前 100 个样本来进行测试。 python from sklearn.datasets import load_iris from collections import Counter iris = load_iris() X = iris.data[:, :2] y = iris.target[:100] knn = KNN(k=3) knn.fit(X, y) # 绘制决策边界 x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1)) Z = knn.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.contourf(xx, yy, Z, alpha=0.5) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, alpha=0.8) plt.xlabel('Sepal length') plt.ylabel('Sepal width') plt.show() 运行上述代码，我们可以得到如下的决策边界图像： ![knn](https://img-blog.csdnimg.cn/20210611094912330.png) 在图像中，蓝色点表示第一类鸢尾花，红色点表示第二类鸢尾花。我们可以看到，KNN 算法成功将两种不同类别的鸢尾花分割开来。

python实现knn算法鸢尾花代码

下面是使用Python实现KNN算法的鸢尾花代码： python # 导入需要用到的库 import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() # 获取特征和标签 X = iris.data y = iris.target # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 定义KNN分类器并进行训练 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train, y_train) # 使用训练好的模型进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 计算模型的准确率 accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print("准确率：", accuracy) 代码中使用了sklearn库中的KNeighborsClassifier类来实现KNN算法，同时使用了train_test_split函数将数据集分成训练集和测试集，最后计算了模型的准确率。

sklearn knn python代码

以下是使用sklearn库实现KNN算法的Python代码示例： python from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 导入数据集 iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target # 切分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0) # 创建KNN分类器对象 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # 拟合训练集数据 knn.fit(X_train, y_train) # 预测测试集数据 y_pred = knn.predict(X_test) # 打印预测结果 print("预测结果：", y_pred) 请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体情况进行适当的调整和优化。

knn文本分类算法python

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基于实例的学习或非泛化学习，它是一种用于分类和回归的简单算法。在文本分类中，KNN算法可以用于将文本分为不同的类别。下面是一个使用Python实现KNN文本分类算法的例子： python import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # 训练数据 train_data = ['This is a positive sentence', 'This is a negative sentence', 'This is another positive sentence', 'This is another negative sentence'] train_labels = ['positive', 'negative', 'positive', 'negative'] # 测试数据 test_data = ['This is a sentence to be classified'] # 特征提取 vectorizer = TfidfVectorizer() train_vectors = vectorizer.fit_transform(train_data) test_vectors = vectorizer.transform(test_data) # KNN分类器 knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(train_vectors, train_labels) # 预测 predicted_label = knn.predict(test_vectors) print(predicted_label) 上述代码中，我们首先定义了训练数据和标签，然后定义了测试数据。接着，我们使用TfidfVectorizer对文本进行特征提取，将文本转换为向量。然后，我们使用KNeighborsClassifier定义了一个KNN分类器，并使用fit()方法将训练数据和标签传递给分类器进行训练。最后，我们使用predict()方法对测试数据进行分类，并输出预测结果。

python实现knn算法鸢尾花

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种常用的分类算法，它的基本思想是找到距离待分类样本最近的K个已知类别的样本点，然后将待分类样本归为出现最多的类别。 下面是Python实现KNN算法对鸢尾花分类的代码： python import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score class KNN: def __init__(self, k): self.k = k def fit(self, X_train, y_train): self.X_train = X_train self.y_train = y_train def predict(self, X_test): y_pred = [] for x in X_test: distances = [] for i in range(len(self.X_train)): distance = np.sqrt(np.sum((x - self.X_train[i]) ** 2)) distances.append((distance, self.y_train[i])) distances = sorted(distances) k_nearest_neighbors = distances[:self.k] k_nearest_neighbors_labels = [label for _, label in k_nearest_neighbors] most_common_label = max(set(k_nearest_neighbors_labels), key=k_nearest_neighbors_labels.count) y_pred.append(most_common_label) return y_pred data = load_iris() X = data.data y = data.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) model = KNN(k=5) model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print("Accuracy:", accuracy) 上述代码首先导入必要的库，然后定义了一个KNN类，其中__init__方法初始化了一个K值，fit方法用于训练模型，predict方法用于对测试样本进行预测。在predict方法中，首先计算测试样本与训练样本之间的距离，然后将距离最近的K个样本点的标签保存到一个列表中，最后统计标签列表中出现最多的标签作为预测结果。 接下来，我们加载鸢尾花数据集并将其分为训练集和测试集。然后，我们使用KNN模型对训练集进行训练，并使用测试集进行预测。最后，我们计算模型的精度并打印出来。

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"用于对齐和识别的3D模型计算机视觉与模式识别"

表示用于对齐和识别的3D模型马蒂厄·奥布里引用此版本：马蒂厄·奥布里表示用于对齐和识别的3D模型计算机视觉与模式识别[cs.CV].巴黎高等师范学校，2015年。英语NNT：2015ENSU0006。电话：01160300v2HAL Id：tel-01160300https://theses.hal.science/tel-01160300v22018年4月11日提交HAL是一个多学科的开放获取档案馆，用于存放和传播科学研究文件，无论它们是否已这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，或来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire博士之路博士之路博士之路在获得等级时，DOCTEURDE L'ÉCOLE NORMALE SUPERIEURE博士学校ED 386：巴黎中心数学科学Discipline ou spécialité：InformatiquePrésentée et soutenue par：马蒂厄·奥布里le8 may 2015滴度表示用于对齐和识别的Unité derechercheThèse dirigée par陪审团成员équipe WILLOW（CNRS/ENS/INRIA UMR 8548）慕尼黑工业大学（TU Munich�

valueError: Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with np.asarray(data).

这个错误通常发生在使用 Pandas DataFrame 时，其中包含了一些不能被转换为数字类型的数据。 解决方法是使用 `pd.to_numeric()` 函数将数据转换为数字类型。例如： ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个包含字符串和数字的 DataFrame df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, '3']}) # 尝试将整个 DataFrame 转换为数字类型会报错 np.asarray(df, dtype=np.float) # 使