k近邻算法的Python实现

k近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种基于实例的学习方法，它通过查找训练集中最相似的数据点来进行预测。在Python中，可以使用sklearn库来方便地实现KNN算法。以下是一个简单的步骤：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 导入数据处理模块
from sklearn.datasets import load_iris
import numpy as np

# 加载示例数据集（例如鸢尾花数据集）
iris = load_iris()
X = iris.data  # 特征
y = iris.target  # 标签

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)  # n_neighbors指k值，默认5，这里设置成3

# 训练模型
knn.fit(X, y)

# 预测新数据点
new_data = [[4.7, 3.1, 1.5, 0.2]]  # 新样本特征
prediction = knn.predict(new_data)

print("预测结果:", prediction)

在这个例子中，我们首先加载数据，创建`KNeighborsClassifier`对象并设置邻居的数量（这里是3），然后使用`fit()`方法对模型进行训练，最后通过`predict()`方法对新的数据点进行分类。

相关问题

k近邻算法Python实现

k近邻算法（k-Nearest Neighbor，k-NN）是一种基本的分类和回归方法，它的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

以下是一个简单的k近邻算法Python实现：

import numpy as np
from collections import Counter

def knn(X_train, y_train, x, k):
    distances = [np.sqrt(np.sum((x - x_train) ** 2)) for x_train in X_train]
    nearest = np.argsort(distances)
    top_k = [y_train[i] for i in nearest[:k]]
    votes = Counter(top_k)
    return votes.most_common(1)

# 示例
X_train = np.array([[1, 2], [1, 4], [2, 1], [4, 2], [4, 4]])
y_train = ['A', 'A', 'B', 'B', 'B']
x = np.array([3, 2.5])
print(knn(X_train, y_train, x, k=3))

在上述代码中，`X_train`是训练集数据，`y_train`是训练集标签，`x`是待分类的数据点，`k`表示选取的最近邻个数。

函数首先计算待分类数据点与训练集中所有数据点的距离，并将距离从小到大排序。然后选择距离最小的前k个数据点，并统计它们所属的类别。最后返回出现次数最多的类别作为预测结果。

k近邻算法python全局相似度

### k近邻算法 Python 实现

#### 基于全局相似度的k近邻算法概述

在传统的KNN算法中，通常采用欧氏距离或其他形式的距离度量来衡量两个样本间的差异。然而，在某些应用场景下，尤其是当数据具有复杂的结构或分布时，仅依赖简单的距离度量可能无法充分捕捉到样本间的关系。此时引入全局相似度的概念可以更好地反映整体模式的一致性。

全局相似度不仅考虑单个特征维度上的差距，还综合考量整个样本的空间位置关系及其上下文环境的影响。为了实现这一点，可以通过计算图像之间的结构相似性(Structural Similarity Image Metric: SSIM)[^1] 或者其他适合特定任务需求的方法来进行评估。

#### Python 中基于全局相似度的 KNN 算法实现

下面是一个简化版的例子，展示了如何利用SSIM作为全局相似性的度量标准之一：

from skimage.metrics import structural_similarity as ssim
import numpy as np


class GlobalSimilarityKNN:
    def __init__(self, n_neighbors=3):
        self.n_neighbors = n_neighbors
    
    def fit(self, X_train, y_train):
        """Fit the model using training data."""
        self.X_train = X_train
        self.y_train = y_train
        
    def predict(self, X_test):
        predictions = []
        
        for test_sample in X_test:
            similarities = [
                ssim(test_sample.flatten(), train_sample.flatten()) 
                for train_sample in self.X_train
            ]
            
            sorted_indices = np.argsort(similarities)[-self.n_neighbors:]
            nearest_labels = [self.y_train[i] for i in reversed(sorted_indices)]
            
            most_common_label = max(set(nearest_labels), key=lambda label: nearest_labels.count(label))
            predictions.append(most_common_label)

        return predictions

此代码片段定义了一个名为 `GlobalSimilarityKNN` 的类，该类实现了基本的fit-predict接口，并使用了来自skimage库中的ssim函数来代替传统意义上的距离测量方式。注意这里假设输入的数据已经是灰度化后的二维数组形式；如果是彩色图片，则需要先转换成合适的格式再调用ssim函数。