用knn.py程序求数据点(8,7)、(10,2)的标签类别。
时间: 2024-03-15 13:43:33 浏览: 17
抱歉,knn.py程序的具体实现我不了解,但是我可以给你讲解一下knn算法的基本流程。
KNN算法是一种基于实例的学习方法,它的基本思想是通过计算对象间的距离来进行分类。具体而言,对于一个测试数据点,KNN算法会找到与该点最近的K个训练数据点,然后统计这K个数据点中出现频率最高的类别作为测试数据点的类别。
假设你有一个训练数据集,其中包含了一些已知的数据点及其所属的类别。对于每个测试数据点,KNN算法的具体步骤如下:
1. 计算测试数据点与训练数据集中每个数据点的距离(可以使用欧几里得距离等);
2. 选取与测试数据点距离最近的K个数据点;
3. 统计这K个数据点中出现频率最高的类别作为测试数据点的类别。
以题目中的数据点为例,假设你的训练数据集中包含以下几个数据点:
(2, 3) - 类别A
(4, 2) - 类别A
(3, 5) - 类别B
(6, 1) - 类别B
(7, 3) - 类别B
对于数据点(8,7),我们需要计算它与训练数据集中每个数据点的距离:
dist((8,7), (2,3)) = sqrt((8-2)^2 + (7-3)^2) ≈ 6.32
dist((8,7), (4,2)) = sqrt((8-4)^2 + (7-2)^2) ≈ 5.83
dist((8,7), (3,5)) = sqrt((8-3)^2 + (7-5)^2) ≈ 5.39
dist((8,7), (6,1)) = sqrt((8-6)^2 + (7-1)^2) ≈ 6.32
dist((8,7), (7,3)) = sqrt((8-7)^2 + (7-3)^2) ≈ 4
然后我们选取与测试数据点距离最近的K个数据点,假设K=3,那么我们需要选取距离测试数据点最近的3个数据点,它们是:
(8,7) - 类别未知
(3,5) - 类别B
(7,3) - 类别B
由于类别B出现的次数最多,因此我们可以认为数据点(8,7)属于类别B。
同样的,对于数据点(10,2),我们也可以使用上述步骤计算出它的类别。