🌟(一) Knn算法原理以及python实现 📊🌟
🔥 题目一：knn算法原理以及python 实现 🔍
在当今大数据时代，机器学习算法成为了数据分析与处理中的重要工具。其中，K-近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种简单且直观的监督学习方法，广泛应用于分类和回归问题中。今天，我们将一起探索KNN算法的基本原理，并通过Python代码来实现这一经典算法。
📚 KNN算法原理：
KNN算法基于这样的思想：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。算法的核心在于选择合适的k值以及距离度量方式。
💻 Python实现：
让我们动手编写一些简单的Python代码来实现KNN算法。首先，我们需要导入必要的库，如`numpy`用于数值计算，`scikit-learn`提供现成的数据集和模型实现等。
```python
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from collections import Counter
加载数据集
data = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2)
def knn_classify(X_train, y_train, x_test, k=3):
distances = [np.sqrt(np.sum((x - x_test)2)) for x in X_train]
k_indices = np.argsort(distances)[:k]
k_nearest_labels = [y_train[i] for i in k_indices]
most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
return most_common[0][0]
predictions = [knn_classify(X_train, y_train, x) for x in X_test]
```
🎉 以上就是使用Python实现KNN算法的基本步骤。通过上述代码，我们能够快速地对新数据点进行分类预测。希望这篇简短的教程能帮助你更好地理解KNN算法及其实际应用！
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