X1,y1=[],[] fr = open('C:\\Users\\user\\Desktop\\knn.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() X1.append([int(lineArr[0]),int(lineArr[1])]) y1.append(int(lineArr[2])) X=np.array(X1)#转换成numpy数组，x是特征属性集 y=np.array(y1)#y是类别标签集 #分割成训练集和测试集 X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.16) knn=KNeighborsClassifier(3)#使用模型并训练 knn.fit(X,y)

这段代码实现了KNN算法的训练过程，其中：

- 首先读取文件"knn.txt"中的数据，将特征属性集和类别标签集分别存储在X1和y1中。
- 然后将X1和y1转换成numpy数组X和y。
- 接着使用train_test_split函数将X和y分割成训练集X_train和Y_train，测试集X_test和Y_test。
- 最后使用KNeighborsClassifier模型并将k值设置为3，对训练集进行训练。

需要注意的是，这段代码中没有对测试集进行预测和评估，需要根据具体情况进行补充。