pythonknn代码

当然，这是一个简单的Python代码示例，用实现KNN算法：

import numpy as np
from collections import Counter

class KNN:
    def __init__(self, k=3):
        self.k = k

    def fit(self, X, y):
        self.X_train = X
        self.y_train = y

    def euclidean_distance(self, x1, x2):
        return np.sqrt(np.sum((x1 - x2) ** 2))

    def predict(self, X):
        y_pred = [self._predict(x) for x in X]
        return np.array(y_pred)

    def _predict(self, x):
        distances = [self.euclidean_distance(x, x_train) for x_train in self.X_train]
        k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
        k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
        most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
        return most_common[0][0]

这段代码实现了一个简单的KNN分类器，包括fit方法用于训练模型，predict方法用于预测新样本的标签。在fit方法中，需要传入训练数据集X和对应的标签y。在predict方法中，需要传入测试数据集X并返回预测的标签数组。这里使用欧氏距离作为距离度量，根据k个最近邻的标签进行投票，选择票数最多的标签作为预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要考虑更多的优化和扩展。