python KNN算法示例

kNN算法是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。下面是一个纯Python实现的kNN算法示例：

首先，导入需要的库和模块：

import numpy as np
import operator
from os import listdir

然后，定义一个kNN分类函数：

def classify(inputX, dataSet, labels, k):
    # 计算输入样本与所有训练样本的距离
    dataSize = dataSet.shape = classCount.get(voteLabel, 0) + 1
    # 根据投票结果，返回分类结果
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sortedClassCount

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python实现knn算法案例_Python实现的knn算法示例

以下是 Python 实现的 KNN 算法示例：

import numpy as np

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k
    
    def fit(self, X, y):
        self.X = X
        self.y = y
    
    def predict(self, X):
        y_pred = []
        for x in X:
            distances = np.sqrt(np.sum((self.X - x)**2, axis=1))
            indices = np.argsort(distances)[:self.k]
            labels = self.y[indices]
            y_pred.append(max(labels, key=list(labels).count))
        return y_pred

其中，`KNN` 类有三个方法：

- `__init__(self, k=3)`：初始化方法，参数 `k` 为最近邻的个数，默认为 3。
- `fit(self, X, y)`：训练方法，参数 `X` 为训练数据，`y` 为标签。
- `predict(self, X)`：预测方法，参数 `X` 为测试数据，返回预测结果。

在该实现中，使用了 `numpy` 库计算欧氏距离和排序。`np.argsort()` 函数返回数组中元素从小到大排序后对应的索引，因此取前 `k` 个索引即为最近邻的索引。最后，返回最近邻中出现最多的标签作为预测结果。

头歌pythonKNN算法案例

### Python KNN算法 示例代码

在处理分类问题时，KNN（k-最近邻）是一种直观且易于理解的监督学习方法。下面展示了一个基本的Python实现例子，用于说明如何应用此算法来预测新数据点所属类别。

#### 数据准备与预览
为了便于理解和操作，在实际编写程序前通常会先加载并查看部分待分析的数据集片段：

from sklearn.datasets import load_iris
import pandas as pd

# 加载鸢尾花数据集作为示例
data = load_iris()
df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)
df['target'] = data.target
print(df.head())

这段脚本通过`sklearn.datasets`模块中的`load_iris()`函数获取经典的小型多维特征空间——鸢尾花数据集，并将其转换成Pandas DataFrame以便于后续处理[^1]。

#### 构建与训练模型
接着定义一个简单的KNN分类器，并对其进行拟合：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    df[data.feature_names], df['target'], test_size=0.3, random_state=42)

knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn_model.fit(X_train, y_train)

上述过程首先分割原始数据为训练集和测试集；之后创建了一个具有三个邻居参数(`n_neighbors`)设置的KNN分类器对象，并调用了`.fit()`方法完成模型的学习过程[^2]。

#### 预测及评估性能
最后一步是对未知样本执行预测任务，并计算整体准确性或其他评价指标：

predictions = knn_model.predict(X_test)
accuracy = (predictions == y_test).mean()

print(f'The accuracy of the model on testing set is {accuracy:.2%}')

此处展示了怎样利用已建立好的模型对新的输入做出响应，以及衡量其表现的方式之一即准确度得分[^3]。