knn算法python代码

时间: 2023-10-14 18:30:21 浏览: 32
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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