基于knn算法的数据分类预测模型代码框架
时间: 2024-04-12 12:32:15 浏览: 7
以下是一个基于k近邻算法的数据分类预测模型的代码框架:
```python
import numpy as np
class KNNClassifier:
def __init__(self, k):
self.k = k
def train(self, X, y):
self.X_train = X
self.y_train = y
def predict(self, X_test):
y_pred = np.zeros(X_test.shape[0])
# 遍历测试样本
for i, x_test in enumerate(X_test):
# 计算测试样本与训练样本之间的距离
distances = np.sqrt(np.sum((self.X_train - x_test) ** 2, axis=1))
# 对距离进行排序,获取最近的k个样本的索引
k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
# 根据最近的k个样本的标签进行投票
k_labels = self.y_train[k_indices]
y_pred[i] = np.argmax(np.bincount(k_labels))
return y_pred
```
使用方法:
```python
# 创建一个KNN分类器对象
knn = KNNClassifier(k=3)
# 训练模型
knn.train(X_train, y_train)
# 预测测试数据
y_pred = knn.predict(X_test)
```
请注意,上述代码框架是一个简化版本,你可能需要根据实际情况进行适当的修改和扩展,例如添加距离度量方法、特征选择等。
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