sklearn KNN

scikit-learn中的KNN是K-近邻算法的实现。KNN是一种基本的分类和回归算法，其中分类是通过找到最近邻居来进行的。KNN算法的基本思想是：对于给定的测试点，找到训练集中最接近该点的k个点，然后将这些点的标签分配给测试点。在KNN中，距离通常是通过欧几里得距离或曼哈顿距离来度量的。

scikit-learn中的KNN分类器可以通过以下方式使用：

1. 从sklearn.neighbors导入KNeighborsClassifier类
2. 实例化KNeighborsClassifier，并将参数传递给它
3. 使用fit()方法拟合训练数据
4. 使用predict()方法对测试数据进行预测

下面是一个简单的例子：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 创建一个KNN分类器，设置k值为3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 训练模型
knn.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = knn.predict(X_test)

在这个例子中，我们使用n_neighbors参数将KNN的k值设置为3。然后，我们使用fit()方法来拟合训练数据，使用predict()方法来预测测试数据。