Python入门,实现KNN算法(sklearn版本)

avatar 2024年04月19日17:45:21 0 371 views
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完整代码

from numpy import array
from sklearn import neighbors  # 导入sklearn.neighbors模块


def create_dateset():
    datesets = array([[8, 4, 2],
                      [7, 1, 1],
                      [1, 4, 4],
                      [3, 0, 5]])  # 数据集,4个样本
    labels = ['非常热', '非常热', '一般热', '一般热']  # 类标签
    return datesets, labels


def knn_sklearn_predict():
    # 调用机器
    knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)  # 创建KNN分类器,k=3
    datasets, labels = create_dateset()  # 创建数据集

    # 传入参数
    knn.fit(datasets, labels)  # 训练数据集

    # knn预测
    newV = [[8, 1, 4]]  # 新数据
    predictRes = knn.predict(newV)  # 预测

    print(predictRes)


if __name__ == '__main__':
    knn_sklearn_predict()

参考资料:https://www.imooc.com/learn/1069

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