knn算法导入数据的python代码

KNN算法的导入数据过程包括读取数据、划分训练集和测试集、数据预处理等步骤。下面是一个简单的Python代码示例，演示如何导入数据并进行数据预处理：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.iloc[:, :-1], df.iloc[:, -1], test_size=0.3, random_state=42)

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

上述代码中，我们首先使用Pandas库读取数据，其中`data.csv`是存储数据的文件。然后，使用`train_test_split`函数将数据划分为训练集和测试集，其中`test_size=0.3`表示测试集占总数据的30%。接着，我们使用`StandardScaler`类对数据进行标准化处理，使得每个特征都具有零均值和单位方差。最终，我们得到了处理后的训练集`X_train`和测试集`X_test`，以及对应的标签`y_train`和`y_test`。这些数据将用于KNN算法的训练和测试过程。