K 近邻算法的 Python 实现303

K 近邻 (KNN) 是一种基于相似性度量的监督机器学习算法，用于分类和回归任务。它是一种非参数算法，这意味着它对数据不需要做任何假设，并且可以处理各种数据类型。

KNN 算法的工作原理

KNN 算法的工作原理如下：
收集数据：收集并准备您的训练数据。
计算距离：计算训练数据中每个点与新数据点的距离。
选择 K 个最近的点：根据距离从小到大对点进行排序，并选择离新数据点最近的 K 个点。
分类或回归：对于分类任务，将新数据点分配给 K 个最近的点的多数类。对于回归任务，新数据点被分配为 K 个最近的点的平均值。

Python 中的 KNN 代码

以下 Python 代码实现了 KNN 算法：```python
import numpy as np
# 导入训练数据
data = ('', delimiter=',')
labels = ('')
# 创建 KNN 分类器
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# 训练分类器
(data, labels)
# 预测新数据点
new_data = ([1, 2, 3, 4, 5])
prediction = (new_data)
# 打印预测
print(prediction)
```

KNN 算法的优缺点

优点：

简单易懂
对异常值不敏感
可以处理各种数据类型

缺点：

需要存储大量数据，这可能导致内存问题
选择 K 值是一个经验性过程
对于高维数据，计算距离可能是昂贵的

KNN 的应用

KNN 算法广泛应用于各种领域，包括：
图像分类
手写数字识别
医学诊断
客户细分
欺诈检测

2024-10-14

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