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。