用Python写一段注意力机制与knn分类器相结合的代码，并举例说明应用

在Python中，结合注意力机制（Attention Mechanism）和KNN（K-Nearest Neighbors）分类器通常需要一些深度学习库如TensorFlow、PyTorch等，因为KNN本身是一个基于实例的学习算法，不直接支持注意力机制。然而，我们可以将注意力机制应用于特征选择或加权邻近样本的过程。这里我将提供一个简化版的示例，展示了如何在KNN的基础上模拟一种“软”注意力过程：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import normalize

# 假设我们有简单的数据集
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])

# 定义注意力函数，这里简单地作为一个加权因子
def attention_weights(X, query):
    # 这里只是一个简化的计算，实际应用可能会更复杂
    sim_matrix = np.dot(X, query.T)
    return np.exp(sim_matrix) / np.sum(np.exp(sim_matrix), axis=1, keepdims=True)

# 模拟查询向量
query = np.array([0.5, 0.5])
weights = attention_weights(X, query)

# 使用注意力权重对数据进行加权平均
weighted_X = X * weights

# 将加权后的数据转换回原始范围
normalized_weighted_X = normalize(weighted_X)

# 使用普通的KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(normalized_weighted_X, y)

# 预测新数据
new_data = np.array([[0.6, 0.4]])
predicted_class = knn.predict(new_data)

print(f"应用了注意力机制的KNN预测结果：{predicted_class}")