基于knn算法的数据分类预测模型代码框架

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：

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：

# 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。