大家好！👋 今天要和大家分享的是一个非常有趣且实用的主题——K-近邻(KNN)分类算法。🔍 这个算法简单易懂，但功能强大，是机器学习领域中的一个重要工具。🌈

首先，让我们了解一下什么是KNN算法。简单来说，KNN是一种基于实例的学习方法，它通过计算新数据点与训练集中各个点的距离来确定其类别。🎯 它不需要构建模型，也不需要进行参数估计，只需要存储所有的训练样本。📖

接下来，我们来探讨一下KNN算法的工作流程。第一步，我们需要选择一个合适的K值；第二步，计算待预测样本与所有训练样本之间的距离；第三步，找出距离最近的K个邻居；最后一步，根据这K个邻居的类别投票，得票最多的类别即为待预测样本的类别。📊

那么，如何用Python实现KNN算法呢？我们可以使用numpy库来进行数学运算，pandas库来处理数据，sklearn库则提供了现成的KNN实现。🛠️ 下面是一个简单的示例代码：

```python

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

import numpy as np

示例数据集

X = np.array([[1, 2], [2, 1], [2.5, 3], [4, 5], [5, 4]])

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

创建KNN分类器对象，并设置K值为3

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

使用训练数据拟合模型

knn.fit(X, y)

预测新数据点的类别

new_data_point = np.array([[3, 2]])

prediction = knn.predict(new_data_point)

print("预测结果:", prediction)

```

希望这篇简短的介绍能够帮助你理解KNN算法的基本概念和实现方式。🚀 如果有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言交流！💬

机器学习 KNN算法 编程实践