头歌数据挖掘最近邻分类算法答案

最近邻分类算法是一种简单而有效的分类算法，它的基本思路是“近朱者赤，近墨者黑”，即将未知样本的类别判定为与其最近邻居相同的类别。K-最近邻算法（KNN）是最近邻分类算法的一种扩展，它不仅考虑最近邻居的类别，还考虑了其K个最近邻居的类别，通过少数服从多数的原则来决定未知样本的类别。KNN算法的优点是简单易懂，易于实现，但其缺点是对噪声数据过于敏感，需要大量的存储空间和计算时间。

以下是KNN算法的基本步骤：
1. 计算未知样本与所有训练样本的距离；
2. 选取距离未知样本最近的K个训练样本；
3. 统计这K个训练样本中各类别出现的次数；
4. 将未知样本判定为出现次数最多的类别。

下面是一个简单的Python实现KNN算法的例子：

import numpy as np
from collections import Counter

def knn(X_train, y_train, X_test, k):
    distances = []
    for i in range(len(X_train)):
        distance = np.sqrt(np.sum(np.square(X_test - X_train[i, :])))
        distances.append([distance, i])
    distances = sorted(distances)
    k_neighbors = [y_train[distances[i][1]] for i in range(k)]
    count = Counter(k_neighbors)
    return count.most_common()[0][0]

其中，X_train和y_train分别是训练数据的特征和标签，X_test是待分类的数据，k是KNN算法中的K值。