mahout实现KNN的代码

Mahout是一个基于Hadoop的机器学习库，它提供了许多机器学习算法的实现。其中包括K最近邻（KNN）算法。下面是使用Mahout实现KNN算法的示例代码：

import org.apache.mahout.classifier.df.data.Dataset;
import org.apache.mahout.classifier.df.data.Instance;
import org.apache.mahout.classifier.df.data.Utils;
import org.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.Builder;
import org.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.Classify;
import org.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.InMemInputFormat;
import org.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.partial.PartialBuilder;
import org.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.partial.PartialOutput;
import org.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.partial.PartialReducer;
import org.apache.mahout.classifier.df.mapreduce.partial.PartialResult;
import org.apache.mahout.common.HadoopUtil;
import org.apache.mahout.common.RandomUtils;
import org.apache.mahout.common.distance.EuclideanDistanceMeasure;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileIterable;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.VectorWritable;

import java.io.IOException;
import java.util.Map;

public class KNNExample {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 设置随机种子
        RandomUtils.useTestSeed();

        // 加载训练数据集
        Dataset dataset = Utils.loadDataset("path/to/train_data.csv");

        // 构建KNN分类器
        Builder builder = new PartialBuilder();
        builder.setDataset(dataset);
        builder.setK(3); // 设置K值
        builder.setDistanceMeasure(new EuclideanDistanceMeasure()); // 设置距离度量方式

        // 训练分类器
        Map<Integer, PartialResult> partialResults = builder.build();

        // 加载测试数据集
        Iterable<PartialOutput> partialOutputs = new SequenceFileIterable<PartialOutput>("path/to/partial_output", true);

        // 进行分类
        Classify classify = new Classify();
        classify.setDataset(dataset);
        classify.setK(3); // 设置K值
        classify.setDistanceMeasure(new EuclideanDistanceMeasure()); // 设置距离度量方式

        for (PartialOutput partialOutput : partialOutputs) {
            Vector testInstance = partialOutput.getVector();
            Instance classifiedInstance = classify.classify(testInstance, partialResults);
            System.out.println("Test instance: " + testInstance);
            System.out.println("Classified instance: " + classifiedInstance);
        }
    }
}

上述代码中，我们首先加载训练数据集，然后使用`PartialBuilder`构建KNN分类器，并设置K值和距离度量方式。接下来，我们使用训练好的分类器对测试数据集进行分类，并输出分类结果。

请注意，上述代码中的路径需要根据实际情况进行修改，确保正确加载训练数据集和测试数据集。