用Python实现机器学习算法之k近邻算法并做注释说明

机器学习

当使用Python实现k-近邻（k-Nearest Neighbors，简称KNN）算法时，我们可以按照以下步骤进行操作：

步骤1: 导入所需的库

import numpy as np
from collections import Counter

步骤2: 定义KNN函数

def knn(training_data, labels, new_data, k):
    distances = []
    
    # 计算新数据与训练数据之间的欧几里得距离
    for i in range(len(training_data)):
        distance = np.sqrt(np.sum(np.square(new_data - training_data[i])))
        distances.append((distance, labels[i]))
    
    # 根据距离排序
    distances.sort(key=lambda x: x[0])
    
    # 取前k个最近邻
    neighbors = [item[1] for item in distances[:k]]
    
    # 找出最常见的标签
    most_common = Counter(neighbors).most_common(1)
    
    return most_common[0][0]

步骤3: 准备数据

training_data = np.array([[1.2, 3.4], [2.3, 4.5], [3.6, 7.8], [4.1, 5.0]])
labels = np.array(['A', 'B', 'A', 'B'])
new_data = np.array([3.0, 6.0])
k = 3

步骤4: 调用KNN函数并输出结果

result = knn(training_data, labels, new_data, k)
print("预测结果:", result)

以上就是使用Python实现KNN算法的步骤和代码解释。在该代码中，我们通过计算新数据点与训练数据集中每个数据点之间的欧几里得距离，然后根据距离找出最近的k个邻居，并使用投票法确定新数据点的类别。

注意：以上代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当修改和调整。