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。

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SVM和KNN算法结合的Python代码

下面是SVM和KNN算法结合的Python代码示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 初始化KNN和SVM分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
svm = SVC(kernel='linear', C=0.5)

# 使用训练集拟合分类器
knn.fit(X_train, y_train)
svm.fit(X_train, y_train)

# 使用测试集预测结果
knn_pred = knn.predict(X_test)
svm_pred = svm.predict(X_test)

# 计算准确率
knn_acc = accuracy_score(y_test, knn_pred)
svm_acc = accuracy_score(y_test, svm_pred)

# 输出准确率
print("KNN准确率：", knn_acc)
print("SVM准确率：", svm_acc)

在这个示例中，我们使用了鸢尾花数据集，将数据集分为训练集和测试集，初始化了KNN和SVM分类器，并使用训练集拟合分类器。然后使用测试集预测结果，并计算准确率。最后输出了KNN和SVM的准确率。

knn算法的python代码

K最近邻（K-nearest neighbors，KNN）算法是种常用的分类和回归算法。它的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本之间的距离，选取距离最近的K个样本作为邻居，然后根据邻居的标签进行投票或者计算平均值来确定待分类样本的类别或者数值。

下面是一个简单的KNN算法的Python代码示例：

import numpy as np
from collections import Counter

def euclidean_distance(x1, x2):
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def predict(self, X):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(y_pred)

    def _predict(self, x):
        distances = [euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

使用示例：

# 创建训练集和标签
X_train = np.array([[1, 2], [1.5, 1.8], [5, 8], [8, 8], [1, 0.6], [9, 11]])
y_train = np.array(['red', 'red', 'blue', 'blue', 'red', 'blue'])

# 创建KNN分类器对象
knn = KNN(k=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 创建测试集
X_test = np.array([[1, 1], [2, 3], [6, 9], [8, 9]])

# 预测测试集的标签
y_pred = knn.predict(X_test)

print(y_pred)  # 输出预测结果

希望以上代码能够帮助到你！