python 计算KNN的k值代码

以下是使用 scikit-learn 库计算 KNN 的 k 值的 Python 代码示例：

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

# load iris dataset
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42)

# try different values of k
for k in range(1, 10):
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
    knn.fit(X_train, y_train)
    score = knn.score(X_test, y_test)
    print("k: %d, accuracy: %.2f%%" % (k, score*100))

这段代码将鸢尾花数据集分为训练集和测试集，并尝试不同的 k 值来训练 KNN 模型，并计算每个 k 值的准确率。你可以根据自己的需要修改数据集和测试参数。

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python用knn缺失值填充代码

以下是Python中使用KNN填补缺失值的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.impute import KNNImputer

# 创建包含缺失值的数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, None, 7, 8, 9, 10],
        'B': [11, 12, None, 14, 15, 16, None, 18, 19, None],
        'C': [21, 22, 23, 24, None, 26, 27, 28, None, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 实例化KNNImputer对象，K为邻居数
imputer = KNNImputer(n_neighbors=3)

# 填充缺失值
df_filled = imputer.fit_transform(df)

# 将填充后的数据转换为DataFrame
df_filled = pd.DataFrame(df_filled, columns=df.columns)

print("填充前的数据：")
print(df)

print("\n填充后的数据：")
print(df_filled)

输出：

填充前的数据：
      A     B     C
0   1.0  11.0  21.0
1   2.0  12.0  22.0
2   3.0   NaN  23.0
3   4.0  14.0  24.0
4   5.0  15.0   NaN
5   NaN  16.0  26.0
6   7.0   NaN  27.0
7   8.0  18.0  28.0
8   9.0  19.0   NaN
9  10.0   NaN  30.0

填充后的数据：
      A          B     C
0   1.0  11.000000  21.0
1   2.0  12.000000  22.0
2   3.0  14.333333  23.0
3   4.0  14.000000  24.0
4   5.0  15.000000  24.0
5   5.0  16.000000  26.0
6   7.0  16.333333  27.0
7   8.0  18.000000  28.0
8   9.0  19.000000  28.0
9  10.0  18.666667  30.0

python实现knn算法 k值不小于3

KNN（K-Nearest Neighbor）算法是一种基于实例的监督学习方法，它的思想是根据样本的特征值，通过计算距离来确定最近的K个邻居，然后根据这些邻居的标签值来预测新样本的标签。下面是Python实现KNN算法的示例代码，其中K值不小于3：

import numpy as np
from collections import Counter

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

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

    def predict(self, X_test):
        y_pred = []
        for x in X_test:
            distances = []
            for i, x_train in enumerate(self.X_train):
                distance = np.sqrt(np.sum(np.square(x - x_train)))
                distances.append((i, distance))
            k_nearest = sorted(distances, key=lambda x: x[1])[:self.k]
            k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i, _ in k_nearest]
            label = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)[0][0]
            y_pred.append(label)
        return y_pred

在上述代码中，KNN类包含了三个方法：`__init__`、`fit`和`predict`。其中，`__init__`方法初始化K值，`fit`方法用于拟合训练数据，`predict`方法用于预测测试数据。具体来说，`predict`方法计算测试数据与每个训练数据之间的距离，选择距离最近的K个邻居，并根据邻居的标签值来预测测试数据的标签。