K 近邻算法具体代码是什么

K近邻算法的具体代码如下：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 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=0)

# 定义KNN模型
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

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

这是一个简单的KNN分类模型，其中数据集保存在"data.csv"文件中，训练集和测试集比例为8:2，使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类来定义模型，其中k=5，表示我们选取最近的5个邻居作为分类依据。最后输出模型的准确率。