用KNN算法处理对一维矩阵分类的代码
时间: 2024-05-05 17:22:03 浏览: 5
下面是用KNN算法处理一维矩阵分类的Python代码示例:
```python
import numpy as np
from collections import Counter
def knn(x_train, y_train, x_test, k):
"""
KNN算法实现函数
:param x_train: 训练数据特征
:param y_train: 训练数据标签
:param x_test: 测试数据特征
:param k: K值
:return: 测试数据预测结果
"""
# 计算测试数据与训练数据之间的距离
distances = np.abs(x_train - x_test)
# 对距离进行排序,返回排序后的索引
sorted_index = distances.argsort()
# 统计K个近邻样本的类别
class_count = Counter(y_train[sorted_index[:k]])
# 返回出现次数最多的类别作为预测结果
return class_count.most_common(1)[0][0]
```
其中,`x_train`和`y_train`分别表示训练数据的特征和标签,`x_test`表示测试数据的特征,`k`表示K值。`distances`计算测试数据与训练数据之间的距离,`sorted_index`对距离进行排序并返回排序后的索引,`class_count`统计K个近邻样本的类别,最后返回出现次数最多的类别作为预测结果。