KNN实时校正代码

KNN（K-Nearest Neighbors）是一种基本的机器学习算法，用于分类和回归问题。在实时校正问题中，KNN可以用于根据先前的观察结果来预测下一个观察结果。

以下是一个使用Python编写的简单KNN实时校正代码：

import numpy as np

# 计算两个点之间的欧几里德距离
def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2)**2))

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(y_pred)

    def _predict(self, x):
        # 计算输入样本与所有训练样本之间的距离
        distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        # 根据距离排序，返回k个最近的邻居的标签
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        # 对邻居标签进行投票，得出最终预测结果
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

在上面的代码中，我们定义了一个名为KNN的类，它包含fit和predict方法。fit方法用于拟合训练数据，而predict方法用于使用拟合的模型进行预测。我们还定义了一个euclidean_distance函数，该函数计算两个点之间的欧几里德距离。

在_predict方法中，我们计算输入样本与所有训练样本之间的距离，并根据距离排序，返回k个最近的邻居的标签。然后，我们对邻居标签进行投票，得出最终预测结果。