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。

Python实现knn算法

K最近邻（K-nearest neighbors，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Python实现KNN算法的基本步骤：

1. 导入必要的库：首先，需要导入NumPy和Scikit-learn库。

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

2. 准备数据集：将数据集分为特征集和标签集。特征集包含用于分类的各个特征，而标签集包含对应的类别标签。

# 示例数据集
X = np.array([[1, 2], [1, 4], [2, 2], [2, 3]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])

3. 创建KNN分类器：使用Scikit-learn库中的KNeighborsClassifier类创建KNN分类器，并设置K值。

# 创建KNN分类器，设置K值为3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

4. 拟合数据：使用fit()方法将数据集拟合到KNN分类器中。

# 拟合数据
knn.fit(X, y)

5. 进行预测：使用predict()方法对新样本进行分类预测。

# 预测新样本
X_test = np.array([[3, 2], [1, 5]])
y_pred = knn.predict(X_test)

以上就是Python实现KNN算法的基本步骤。你可以根据自己的数据集和需求进行相应的调整和扩展。