本资源包含Python3实现的最近邻(k-Nearest Neighbors, kNN)算法源代码及相关示例数据集，适用于机器学习入门实践。
在Python3环境下实现kNN算法需要准备相关的数据集以及编写源代码。首先确保安装了必要的库，并准备好训练数据和测试数据。接下来根据需求调整参数以优化模型性能，最后进行预测并评估结果。
以下是简单的kNN算法示例代码：
```python
from collections import Counter
import numpy as np
class kNN:
def __init__(self, k):
self.k = k
def fit(self, X_train, y_train):
self.X_train = X_train
self.y_train = y_train
def predict(self, X_test):
predicted_labels = [self._predict(x) for x in X_test]
return np.array(predicted_labels)
def _predict(self, x):
# 计算距离
distances = np.linalg.norm(self.X_train - x, axis=1)
# 选择最近的k个样本点
k_indices = np.argsort(distances)[:self.k]
# 获取这些样本点对应的标签
k_nearest_labels = [self.y_train[i] for i in k_indices]
# 使用多数表决法确定预测类别
most_common = Counter(k_nearest_labels).most_common(1)
return most_common[0][0]
# 示例数据集
X_train = np.array([[1, 2], [5, 6]])
y_train = np.array([0, 1])
knn = kNN(k=1)
knn.fit(X_train, y_train)
test_data_point = np.array([3, 4])
print(预测结果:, knn.predict(test_data_point))
```
这段代码定义了一个简单的k近邻分类器，并使用了NumPy库来进行高效的矩阵操作。注意，实际应用中可能需要对数据进行预处理和特征选择等步骤以获得更好的性能。
5星
