如何实现一个KNN算法

教你如何自己实现KNN算法 KNN算法,也称为K邻近算法,可以解决回归和分类问题,但解决分类问题才是它的优势。 KNN算法的本质就是寻找与我们提供的数据相似的k个样本,然后判断这k个样本的标签,最后统计每个标签出现的次数,次数最多的标签,就会被当作我们提供的数据的标签。 先说说工作流程: 机器学习是基于数据的,所以要先将实物转换为向量、矩阵或张量的形式 通过欧式距离计算出测试样本与其他样本之间的距离 将距离按照小到大排序,并取前K个值 判断前K个值相应的标签,并进行统计 统计最多的标签即为预测结果 现在我们来动手实现一下 先导入所有需要导入的库或模块 # 导入sklearn自带的数据集 fro