用python代码实现knn平滑滤波

以下是用Python实现knn平滑滤波的代码：

import numpy as np
from scipy.spatial import distance

def knn_smooth(data, k):
    smoothed_data = []
    n = len(data)
    for i in range(n):
        distances = []
        for j in range(n):
            if i != j:
                dist = distance.euclidean(data[i], data[j])
                distances.append((j, dist))
        distances.sort(key=lambda x: x[1])
        nearest_neighbors = [distances[x][0] for x in range(k)]
        nearest_neighbors.append(i)
        nearest_neighbors.sort()
        nearest_neighbors_data = [data[x] for x in nearest_neighbors]
        smoothed_data.append(np.mean(nearest_neighbors_data, axis=0))
    return np.array(smoothed_data)

这里使用了NumPy和SciPy库。输入参数`data`是一个二维数组，每一行代表一个数据点，每一列代表一个特征。`k`是邻居的数量。函数返回一个平滑后的二维数组，每一行代表一个平滑后的数据点，每一列代表一个特征。

该函数遍历数据集中的每个点，并计算它与其他点之间的欧几里得距离。它选择最近的k个邻居，并计算它们的平均值。最后，它将该平均值添加到平滑后的数据中。