用四列数值数据做knn分类代码实例

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现K-近邻(KNN)算法，包括处理四列数值数据作为特征进行分类。下面是一个简单的KNN分类的例子：

# 导入所需的库
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np

# 假设我们有四列数值数据 X (特征) 和 y (标签)
X = np.array([[数值1_1, 数值1_2, 数值1_3, 数值1_4], [数值2_1, 数值2_2, 数值2_3, 数值2_4], ...])  # 样本特征矩阵
y = [类别1, 类别2, ..., 类别n]  # 样本对应的标签列表

# 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分类器，假设k值为5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 使用训练数据拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predictions = knn.predict(X_test)

# 输出预测结果
print("Predictions:", predictions)

#

相关问题

R语言对于混合型分类变量的数据进行knn预测的代码实例（有数据）及如何对分类变量的数据进行编码

R语言中，对于混合型分类变量（包含数值和分类特征）的数据，通常先需要将分类变量进行编码，以便KNN（K-Nearest Neighbors）算法可以处理。这里我们假设你有一个名为`data`的数据框，其中包含一列分类变量`category`和一些数值变量。

首先，我们需要加载必要的库，如`caret`, `kknn`以及`dplyr`：

library(caret)
library(kknn)
library(dplyr)

接着，我们需要对分类变量进行编码。你可以选择常见的编码方式，如哑编码（One-Hot Encoding）。如果你的类别不多，可以使用`dummyVars`函数：

encoded_data <- dummy.data.frame(data$category, stringsAsFactors = FALSE)
data_encoded <- merge(data, encoded_data, all = TRUE) %>% select(-category)

如果类别很多，考虑使用`forcats`包的`fct_collapse`或`fct_recode`来简化编码：

data_encoded$category_encoded <- fct_collapse(data$category, new_levels = c("level1" = levels(data$category)[1], "level2" = levels(data$category)[2]))

然后我们可以对数据进行预处理，比如划分训练集和测试集：

set.seed(123) # 设置随机种子
train_index <- createDataPartition(data_encoded$target_variable, p = .8, list = FALSE)
training_data <- data_encoded[train_index, ]
testing_data <- data_encoded[-train_index, ]

最后，你可以使用`kknn`函数来进行KNN预测：

model_kknn <- kknn(target_variable ~ ., training_data, testing_data, k = 5) # 假设target_variable是你想要预测的变量