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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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