用knn实现短文本分类，用python实现

好的，下面是用 Python 实现 KNN 短文本分类的示例代码：

首先，我们需要导入需要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

然后，我们可以加载示例数据进行分类。这里我们使用一个包含文本和对应类别的 CSV 文件。你可以根据自己的需求来使用不同的数据集。

# 加载数据
data = pd.read_csv('text_classification.csv')

# 分割数据
X = data['Text'].values # 文本数据
y = data['Category'].values # 类别数据

接下来，我们需要将文本数据转换成数值特征向量。这里我们使用 CountVectorizer 来实现，它会将文本数据转换成一个词频矩阵。我们可以设置参数来控制特征的数量和其他选项。

# 将文本数据转换成数值特征向量
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english', max_features=5000)
X = vectorizer.fit_transform(X).toarray()

然后，我们可以将数据集划分为训练集和测试集。我们可以使用 train_test_split 函数从 sklearn.model_selection 中导入。

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

现在，我们可以开始训练 KNN 分类器了。我们可以使用 sklearn.neighbors 中的 KNeighborsClassifier 类来实现。

# 训练 KNN 分类器
k = 5 # 设置 K 值
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
clf.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用测试集来评估分类器的性能。我们可以使用 accuracy_score 函数来计算分类器在测试集上的准确率。

# 在测试集上评估分类器性能
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
data = pd.read_csv('text_classification.csv')

# 分割数据
X = data['Text'].values # 文本数据
y = data['Category'].values # 类别数据

# 将文本数据转换成数值特征向量
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english', max_features=5000)
X = vectorizer.fit_transform(X).toarray()

# 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)

# 训练 KNN 分类器
k = 5 # 设置 K 值
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估分类器性能
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

希望这个示例可以帮助你实现 KNN 短文本分类。