写出knn算法的训练过程用python

K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)算法是一种基于实例的学习方法，其训练过程非常简单，因为KNN并没有专门的训练阶段。然而，在使用之前，通常需要对数据集进行预处理，包括数据清洗、特征缩放等步骤。以下是使用Python scikit-learn库实现KNN的一个基本例子，包括预处理和预测阶段：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 加载数据集（这里假设已经有一个名为df的数据框）
# df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 对数据进行预处理（例如，填充缺失值、编码分类变量等）
# df = preprocess(df)

# 使用sklearn的load_iris加载示例数据（替换为实际数据）
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)

# 创建KNN模型并设置k值
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型（无训练过程，因为KNN是“记忆”型模型）
# knn.fit(X_train, y_train)  # 这行不需要执行，因为KNN不需训练

# 预测新数据
predictions = knn.predict(X_test)

# 打印预测结果
print(predictions)

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