knn算法python代码
时间: 2023-10-14 21:30:21 浏览: 105
以下是一个简单的KNN算法Python代码示例:
``` python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 数据集
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
y_train = np.array([0, 0, 1, 1, 1])
# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)
# 预测新数据点
X_test = np.array([[4, 5], [8, 9]])
y_pred = knn.predict(X_test)
print(y_pred)
```
在上述示例中,我们使用sklearn库中的KNeighborsClassifier实现了KNN算法。首先,我们定义了一个训练集,包含5个二维数据点和它们的类别标签。然后,我们创建了一个KNN分类器,指定了K的值为3。接着,我们用训练集训练了模型。最后,我们使用新的数据点进行预测,并输出它们的预测类别标签。
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