python-k近邻分类器-KNN

K近邻分类器,通过计算待分类数据点，与已有数据集点的所有数据点的距离。取距离最小的前K个点，根据“少数服从多数”的原则，将这个数据点划分为出现次数最多的那个类别。
sklean库s，可以使用sklean.neighbors.KNeighborsClassiffier创建k近邻分类器
主要参数：

n_neighbors:指定K的大小(默认为5)
weights:设置选中k个点对分类结果影响的权重(默认为uniform,可以选择disance代表越近的点权重越高，或者传入自己编写的以距离为参数的权重计算函数)。
algorithm:设置用于计算临近点的方法，因为当数据量很大的情况下，计算当前点和所有点的距离在选择出最近的k的各点，这个计算量很大，所以选项中有ball_tree，kd_tree, brute,分别代表不同的寻找邻居的优化算法，默认为为auto，根据训练数据自动选择。


from sklearn.neighbors import  KNeighborsClassifier
x=[[0],[1],[2],[3]]#数据x和对应的标签y
y=[0,0,1,1]neigh=KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
neigh.fit(x,y)print(neigh.predict([[1.1]]))#k的取值：大或者小都可能不能达到期望结果。一般情况会倾向于选择较小值，然后通过交叉验证选取最优值。

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