如果knn算法只使用matplotlib和numpy包,Python代码该呈现什么样
时间: 2023-12-10 08:38:09 浏览: 48
以下是一个使用matplotlib和numpy实现knn算法的Python代码示例:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def knn(X, y, k, x_test):
distances = np.sqrt(np.sum((X - x_test)**2, axis=1))
nearest_neighbors = np.argsort(distances)[:k]
y_nearest = y[nearest_neighbors]
counts = np.bincount(y_nearest)
return np.argmax(counts)
# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 2)
y = np.random.randint(0, 2, 100)
# 测试集
x_test = np.array([0.5, 0.5])
# 计算最近的k个邻居并预测标签
k = 5
y_pred = knn(X, y, k, x_test)
# 可视化数据和预测结果
plt.scatter(X[:,0], X[:,1], c=y)
plt.scatter(x_test[0], x_test[1], marker='x', s=100, color='black')
plt.title(f'k-NN (k={k}) predicted class: {y_pred}')
plt.show()
```
该代码使用了numpy进行向量计算,matplotlib进行数据可视化。它生成了一些随机二维数据,并使用knn算法对一个测试点进行分类预测。最后,它绘制了原始数据的散点图,并在测试点处绘制了一个红色的叉号来表示预测结果。
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