Python实现KNN算法详解：分类基础与代码演示

Python实现KNN（K-Nearest Neighbor）分类算法是一种基于实例的学习方法，适用于数据挖掘中的分类任务。KNN算法简单直观，其核心思想是通过比较新样本与训练集中每个样本的距离，依据最近邻原则进行预测。当一个新样本的k个最近邻居中多数属于某个类别时，该样本就被归类到这个类别。 算法流程主要包括以下几个步骤： 1. **数据预处理**：首先，读取数据集，例如Iris数据集，这是Python中常用的数据集，包含了鸢尾花的测量特征。数据集可能需要清洗，去除重复值和不必要的列，如ID，同时将类别标签转换为数值形式以便于后续处理。 2. **数据划分**：采用留出法将数据集划分为训练集和测试集，以便评估模型的泛化能力。 3. **实现KNN算法**： - **距离计算**：遍历训练集，计算新样本与其他样本的欧氏距离或其他合适的距离度量。 - **邻近点选择**：根据给定的k值，选取距离最近的k个邻居。 - **分类决策**：统计这k个邻居中每个类别的样本数量，以频率或加权方式（如倒数距离权重）作为分类依据。频率最高的类别即为新样本的预测类别。 在Python中，可以使用pandas库进行数据操作，numpy库进行数值计算。具体实现中，代码片段展示了如何使用pandas读取CSV数据，处理类别标签，以及执行基本的数据分析，如查看类别分布。 KNN算法的优点包括简单易懂，无需假设数据分布，对异常值不敏感。然而，其缺点也很明显，比如计算复杂度高（尤其是当数据集大或特征多时），对缺失值敏感，且对类别不平衡的数据集处理不够理想。因此，在实际应用中，需要根据问题特性和数据集特点选择合适的分类算法。在Python中，Scikit-learn库提供了高效的KNN实现，包括`KNeighborsClassifier`类，可以方便地调用并进行参数优化。