怎么在python中使用sklearn实现一个KNN分类算法？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
实现步骤：通过选取与该点距离最近的k个样本，在这k个样本中哪一个类别的数量多，就把k归为哪一类。
注意
该算法需要保存训练集的观察值，以此判定待分类数据属于哪一类
k需要进行自定义，一般选取k<30
距离一般用欧氏距离，即 
通过sklearn对数据使用KNN算法进行分类
代码如下：
## 导入鸢尾花数据集 iris = datasets.load_iris() data = iris.data[:, :2] target = iris.target ## 区分训练集和测试集，75%的训练集和25%的测试集 train_data, test_data = train_test_split(np.c_[data, target]) ## 训练并预测，其中选取k=15 clf = neighbors.KNeighborsClassifier(15, 'distance') clf.fit(train_data[:, :2], train_data[:, 2]) Z = clf.predict(test_data[:, :2]) print '准确率:' ,clf.score(test_data[:, :2], test_data[:, 2]) colormap = dict(zip(np.unique(target), sns.color_palette()[:3])) plt.scatter(train_data[:, 0], train_data[:, 1], edgecolors=[colormap[x] for x in train_data[:, 2]],c='', s=80, label='all_data') plt.scatter(test_data[:, 0], test_data[:, 1], marker='^', color=[colormap[x] for x in Z], s=20, label='test_data') plt.legend() plt.show()
结果如下：
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