python实现knn算法文档附录

K-近邻（KNN）算法是一种基本分类和回归算法，它是无参的，邻近样本的数量k通常是在输入样本和训练样本之间选择。利用python来实现KNN算法，可通过导入sklearn.neighbors库中的KNeighborsClassifier类进行实现。

首先导入必要的库（需要安装sklearn、numpy、pandas等库），然后读取数据集，将数据集分为训练集和测试集，通过距离相似度计算从训练集中找出与测试集中每个数据最相似的K个数据。计算相似度可以使用欧氏距离、曼哈顿距离、余弦相似度等多种方法。

然后，将K个最相似的样本的分类结构设为测试样本的分类结构。最后，选择出现最多次的分类结构作为测试样本的分类。

需要注意的是，KNN算法的实现有许多细节需要注意，如如何处理训练集中的缺失值、如何处理数据集中的异常值等。

总之，python实现KNN算法是一项简单而重要的任务，可用于多种分类和回归任务中。该算法需要注意细节，但在实现时具有很大的灵活性和可扩展性，可配合其他算法和技术来进行优化。

相关问题

使用python实现knn算法_使用python实现KNN算法

KNN算法是一种常见的分类算法，可以通过计算待分类样本与训练集中各样本之间的距离，将待分类样本归为距离最近的K个训练集样本所属的类别。下面是使用Python实现KNN算法的步骤：

1. 导入必要的库

import numpy as np
from collections import Counter

2. 定义KNN函数

def knn(x_train, y_train, x_test, k):
    """
    x_train: 训练集特征
    y_train: 训练集标签
    x_test: 待分类样本特征
    k: 选取的K值
    """
    # 计算待分类样本与训练集样本之间的距离
    distances = []
    for i in range(len(x_train)):
        distance = np.sqrt(np.sum(np.square(x_test - x_train[i, :])))
        distances.append(distance)
    # 根据距离排序，选取距离最近的K个样本
    nearest = np.argsort(distances)[:k]
    # 统计K个样本所属的类别，选择出现次数最多的类别作为待分类样本的类别
    counts = Counter(y_train[nearest])
    return counts.most_common(1)[0][0]

3. 加载数据集

def load_dataset():
    """
    加载数据集
    """
    # 生成随机数据
    x_train = np.random.rand(10, 2)
    y_train = np.random.randint(0, 2, 10)
    x_test = np.random.rand(1, 2)
    return x_train, y_train, x_test

4. 进行测试

x_train, y_train, x_test = load_dataset()
k = 3
prediction = knn(x_train, y_train, x_test, k)
print("预测结果为：", prediction)

以上就是使用Python实现KNN算法的基本步骤，你可以根据自己的实际需求进行相应的修改和扩展。

python实现knn算法

KNN算法是一种基本的分类与回归算法，是一种基于实例的学习方法。下面是用Python实现KNN算法的示例代码：

import numpy as np
from collections import Counter

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

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

    def predict(self, X):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(y_pred)

    def _predict(self, x):
        # 计算距离
        distances = [np.sqrt(np.sum((x - x_train) ** 2)) for x_train in self.X_train]
        # 获得k个最近邻的标签
        k_idx = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_labels = [self.y_train[i] for i in k_idx]
        # 投票
        most_common = Counter(k_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

上面的代码实现了一个KNN类，包括fit方法和predict方法。其中，fit方法用于训练模型，传入训练集的特征X和标签y；predict方法用于预测测试集的标签。在_predict方法中，首先计算测试样本和每个训练样本之间的距离，然后选取距离最近的k个训练样本，统计它们的标签，最后返回出现次数最多的标签作为预测结果。

使用示例：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建KNN对象
knn = KNN(k=3)
# 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)

上面的代码使用sklearn库中的iris数据集作为例子，将数据集分为训练集和测试集，创建KNN对象，训练模型，预测测试集，并计算准确率。