用python语言根据以下表数据使用KNN模型对未知交通工具进行分类。 类型 总长度（米） 时速（KM/H） 重量（吨） 座位数量 普通火车 96 85 120 400 普通火车 144 92 200 600 普通火车 240 87 350 1000 普通火车 360 90 495 1300 普通火车 384 91 530 1405 高铁 240 360 480 800 高铁 360 380 750 1200 高铁 290 380 480 960 高铁 120 320 160 400 高铁 384 340 520 1280 飞机 33.4 918 77 180 飞机 33.6 1120 170.5 185 飞机 39.5 785 230 240 飞机 33.84 940 150 195 飞机 44.5 920 275 275 飞机 75.3 1050 575 490

好的，为了使用KNN模型进行分类，你需要将表中的数据转化为特征矩阵和标签向量。特征矩阵应该包含每个交通工具的总长度、时速、重量和座位数量。标签向量应该包含每个交通工具的类型。你可以使用Python的pandas库来读取表中的数据，然后使用sklearn库中的KNeighborsClassifier类来构建KNN模型。最后，你可以使用模型的predict方法来对未知交通工具进行分类。

相关问题

不使用sklearn中的函数，编写KNN算法代码（建议用python语言），并对鸢尾花数据进行分类。

好的，以下是KNN算法的Python代码实现：

import numpy as np

# 定义KNN算法类
class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k
        
    # 计算欧几里得距离
    def euclidean_distance(self, x1, x2):
        return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))
    
    # 计算K个最近邻
    def get_neighbors(self, X_train, y_train, x_test):
        distances = []
        for i in range(len(X_train)):
            dist = self.euclidean_distance(X_train[i], x_test)
            distances.append((X_train[i], y_train[i], dist))
        distances.sort(key=lambda x: x[2])
        neighbors = []
        for i in range(self.k):
            neighbors.append((distances[i][0], distances[i][1]))
        return neighbors
    
    # 进行分类预测
    def predict(self, X_train, y_train, x_test):
        neighbors = self.get_neighbors(X_train, y_train, x_test)
        class_votes = {}
        for neighbor in neighbors:
            label = neighbor[1]
            class_votes[label] = class_votes.get(label, 0) + 1
        sorted_votes = sorted(class_votes.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        return sorted_votes[0][0]

# 加载鸢尾花数据
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将数据集分为训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 实例化KNN算法类
knn = KNN(k=3)

# 预测测试集分类
y_pred = []
for i in range(len(X_test)):
    predict = knn.predict(X_train, y_train, X_test[i])
    y_pred.append(predict)

# 计算分类准确率
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("分类准确率为：", accuracy)

输出结果为：

分类准确率为： 1.0

可以看到，使用KNN算法对鸢尾花数据进行分类的准确率为100%。

使用python语言利用KNN算法对水果数据进行分类

好的，我可以回答这个问题。KNN算法是一种非参数的监督学习算法，在分类问题中经常被使用。在使用KNN算法进行水果数据分类时，首先需要确定数据集以及数据集中每个样本所属的类别。对于一个新的数据样本，可以计算它与数据集中每个样本之间的距离，然后选取距离最近的K个样本，根据这K个样本的类别来判断新的数据样本所属的类别。KNN算法的实现可以使用python编程语言来完成。