2025-03-27 08:30:20

最近在学习机器学习的过程中，发现KNN（K-近邻算法）是一个非常基础且实用的算法。它简单易懂，适合初学者入门。😊 KNN的核心思想是通过计算数据点之间的距离来判断分类，特别适合处理小规模的数据集。

首先，我们需要准备数据。可以使用NumPy库来创建和操作数据数组。接着，导入Scikit-learn库中的`KNeighborsClassifier`类，它是实现KNN的经典工具。🌟 代码如下：

```python

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

import numpy as np

创建数据

X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [6, 7], [7, 8]])

y = np.array([0, 0, 0, 1, 1])

初始化KNN模型

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

训练模型

knn.fit(X, y)

```

训练完成后，我们可以用这个模型来预测新数据点的类别。🎯 例如：

```python

print(knn.predict([[4, 5]])) 输出预测结果

```

KNN算法虽然简单，但在处理某些特定问题时非常有效。🌟 使用Python实现KNN不仅加深了对算法的理解，还提高了编程能力。💪 想了解更多机器学习知识？快来一起探索吧！✨