Python的knn分类

Python是一种动态语言，广泛用于数据分析、机器学习和人工智能领域。其中，KNN分类算法是机器学习中的一种分类算法，它通过计算待分类样本点与训练集中的样本点的距离，将待分类样本点归为离它最近的K个训练集样本点所属的类别。

import numpy as npdef calculate_distance(x_train, x_test):# 计算待分类样本点与训练集中所有样本点的距离distances = []for i in range(len(x_train)):dist = np.sqrt(np.sum(np.square(x_train[i] - x_test)))distances.append((dist, i))# 按距离从小到大排序distances.sort()return distancesdef k_nearest_neighbors(x_train, y_train, x_test, k):distances = calculate_distance(x_train, x_test)# 获取距离最近的前k个样本点的类别k_nearest_labels = []for i in range(k):k_nearest_labels.append(y_train[distances[i][1]])# 统计类别出现的次数class_counter = {
}
    for label in k_nearest_labels:class_counter[label] = class_counter.get(label, 0) + 1# 返回出现次数最多的类别sorted_class_counter = sorted(class_counter.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)return sorted_class_counter[0][0]

在knn分类算法中，参数K的选择对分类效果有着重要的影响。当K值较小时，模型会对噪声比较敏感，容易发生过拟合；当K值较大时，模型分类效果会变差。

除了K值的选择外，还可以通过调整距离函数和特征选择等方式进一步优化KNN分类算法。

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