在jupyter中使用def kNN_classify(k, X_train, y_train, x): #distances = [sqrt(np.sum((x_train - x)**2)) for x_train in X_train] distances = np.sqrt(np.sum((X_train - x)**2,axis=1)) nearest = np.argsort(distances) #topK_y = [y_train[i] for i in nearest[0:k]] topK_y = y_train[ nearest[0:k] ] votes = Counter(topK_y) return votes.most_common()[0][0]和sklearn中的train_test_split求出测试集上的准确度

这是一个kNN分类器的函数，它需要四个参数：

1. k：表示kNN算法中的k值，即选择最近的k个邻居进行分类。

2. X_train：表示训练集的特征矩阵，每一行代表一个样本的特征向量。

3. y_train：表示训练集的标签向量，每个元素代表一个样本的类别。

4. x：表示待分类的样本的特征向量。

函数的作用是根据训练集中的样本和标签，对待分类的样本进行分类，并返回分类结果。

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编写自定义函数knn_classify(train_data, test_data, k)

好的，让我来为您编写一个自定义函数knn_classify(train_data, test_data, k)：

import numpy as np
from collections import Counter

def knn_classify(train_data, test_data, k):
    """
    K-最近邻分类器。

    参数：
    train_data -- 训练数据，一个二维NumPy数组，每行表示一个训练样本，每列表示一个特征。
    test_data -- 测试数据，一个一维NumPy数组，表示待分类的样本。
    k -- 选择最近邻的个数。

    返回值：
    label -- 分类结果，一个字符串，表示测试样本所属的类别。
    """
    # 计算训练数据中每个样本与测试样本之间的距离
    distances = np.sqrt(np.sum((train_data - test_data) ** 2, axis=1))

    # 找到距离最近的k个训练样本的索引
    nearest_indices = np.argsort(distances)[:k]

    # 找到这k个训练样本中出现次数最多的类别
    nearest_labels = train_data[nearest_indices][:, -1]
    label = Counter(nearest_labels).most_common(1)[0][0]

    return label

该函数使用欧几里得距离作为样本间的距离度量，并使用Counter对象来统计k个最近邻样本中出现次数最多的类别，并将其作为预测结果返回。

knn算法的Java

KNN算法是一种基本的分类与回归方法，其核心思想是通过计算不同样本之间的距离，找到离测试样本最近的K个训练样本，然后根据这K个训练样本的分类情况来决定测试样本的类别。在Java中，实现KNN算法需要考虑以下几个步骤：

1. 数据处理：将原始数据处理为可用于计算距离的形式，例如将数据转化为向量或矩阵形式。

2. 计算距离：常见的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等，可以通过Java中的数学库进行计算。

3. 找到最近的K个邻居：可以使用Java中的排序算法或数据结构来实现。

4. 决策分类：根据K个邻居的类别进行分类决策。

以下是一个简单的Java实现示例：

public class KNN {
    private double[][] data; // 训练数据
    private int[] labels; // 训练数据标签

    public KNN(double[][] data, int[] labels) {
        this.data = data;
        this.labels = labels;
    }

    public int classify(double[] sample, int k) {
        // 计算距离并排序
        double[] distances = new double[data.length];
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
            distances[i] = distance(sample, data[i]);
        }
        int[] sortedIdx = argsort(distances);

        // 统计前k个邻居的类别
        int[] kLabels = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            kLabels[i] = labels[sortedIdx[i]];
        }

        // 统计类别出现次数并返回出现次数最多的类别
        int[] counts = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            counts[i] = 0;
            for (int j = 0; j < k; j++) {
                if (kLabels[j] == kLabels[i]) {
                    counts[i]++;
                }
            }
        }
        int maxIdx = 0;
        for (int i = 1; i < k; i++) {
            if (counts[i] > counts[maxIdx]) {
                maxIdx = i;
            }
        }
        return kLabels[maxIdx];
    }

    private double distance(double[] a, double[] b) {
        double dist = 0.0;
        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
            dist += Math.pow(a[i] - b[i], 2);
        }
        return Math.sqrt(dist);
    }

    private int[] argsort(double[] a) {
        Integer[] idx = new Integer[a.length];
        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
            idx[i] = i;
        }
        Arrays.sort(idx, (i1, i2) -> Double.compare(a[i1], a[i2]));
        int[] sortedIdx = new int[a.length];
        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
            sortedIdx[i] = idx[i];
        }
        return sortedIdx;
    }
}