knn算法包含结果python代码

KNN算法是一种常见的分类算法，Python中可以使用scikit-learn库中的KNeighborsClassifier来实现。以下是一个简单的KNN分类器的代码示例：

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

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

在这个示例中，我们首先加载了Iris数据集，然后使用train_test_split函数将数据集分成训练集和测试集。接下来，我们创建了一个KNN分类器，并使用fit函数训练模型。最后，我们使用predict函数预测测试集，并输出预测结果。

相关问题

knn算法python代码

下面是一个使用 Scikit-learn 库实现 KNN 算法的 Python 代码示例：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 创建 KNN 模型，K=3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 拟合模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

注意，在实际使用 KNN 算法时，需要进行特征缩放等预处理，并且需要通过交叉验证等方法来选择最优的 K 值。

knn算法的nmi计算python代码

下面是KNN算法的NMI计算Python代码示例：

from sklearn.metrics.cluster import normalized_mutual_info_score
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 生成一个分类数据集
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=5)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN分类器
k = 5
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)

# 在训练集上拟合KNN分类器
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 计算NMI
nmi = normalized_mutual_info_score(y_test, y_pred)

print("KNN算法的NMI得分为：", nmi)

在上面的代码中，使用scikit-learn库生成一个分类数据集，然后将其划分为训练集和测试集。接下来，创建一个KNN分类器，并在训练集上进行拟合。最后，使用测试集进行预测，并计算NMI得分。