KNN算法实现过程以及每一步的代码实现

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基于实例的学习方法，它的基本思想是在训练集中寻找与测试样本最相近的k个样本，然后将这k个样本中出现次数最多的样本标记为测试样本的类别。

下面是KNN算法的实现步骤及每一步的代码实现：

1. 计算测试样本与训练集中每个样本的距离，一般常用欧式距离或曼哈顿距离等：

import numpy as np

def euclidean_distance(x1, x2):
    """
    计算两个向量之间的欧式距离
    x1, x2: 两个向量
    """
    return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

def manhattan_distance(x1, x2):
    """
    计算两个向量之间的曼哈顿距离
    x1, x2: 两个向量
    """
    return np.sum(np.abs(x1 - x2))

2. 对距离的计算结果进行排序，找出距离最近的k个样本：

def get_k_nearest_neighbors(X_train, x_test, k, distance_metric):
    """
    获取距离测试样本最近的k个训练样本
    X_train: 训练集
    x_test: 测试样本
    k: k值
    distance_metric: 距离度量方式
    """
    distances = []
    for i in range(len(X_train)):
        dist = distance_metric(X_train[i], x_test)
        distances.append((i, dist))
    distances = sorted(distances, key=lambda x: x[1])
    neighbors = []
    for i in range(k):
        neighbors.append(distances[i][0])
    return neighbors

3. 统计k个样本中各类别出现的次数，将出现次数最多的类别作为测试样本的类别：

def predict(X_train, y_train, x_test, k, distance_metric):
    """
    对测试样本进行预测
    X_train: 训练集
    y_train: 训练集对应的标签
    x_test: 测试样本
    k: k值
    distance_metric: 距离度量方式
    """
    neighbors = get_k_nearest_neighbors(X_train, x_test, k, distance_metric)
    label_counts = {}
    for i in neighbors:
        label = y_train[i]
        label_counts[label] = label_counts.get(label, 0) + 1
    sorted_label_counts = sorted(label_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return sorted_label_counts[0][0]

以上就是KNN算法的实现过程及每一步的代码实现。