这篇文章主要讲解了“python怎么实现K最近邻居”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“python怎么实现K最近邻居”吧！
它可以用于分类和回归问题。但是，它更广泛地用于行业中的分类问题。K个最近邻居是一种简单的算法，可以存储所有可用案例，并通过其k个邻居的多数票对新案例进行分类。在用距离函数测量的K个最近邻居中，分配给该类别的案例最为常见。
这些距离函数可以是欧几里得距离，曼哈顿距离，明可夫斯基距离和汉明距离。前三个函数用于连续函数，第四个函数用于分类变量。如果K = 1，则将案例简单分配给其最近邻居的类别。有时，执行kNN建模时选择K确实是一个挑战。
KNN可以轻松地映射到我们的现实生活。如果您想了解一个没有信息的人，则可能想了解他的密友和他所进入的圈子并获得他/她的信息！
选择kNN之前要考虑的事项：
KNN在计算上很昂贵
变量应归一化，否则较大范围的变量可能会产生偏差
在进行kNN处理之前（例如离群值，噪声消除），在预处理阶段进行更多工作
下面来看使用Python实现的案例：
# importing required librariesimport pandas as pdfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_scoretrain_data = pd.read_csv('train-data.csv')test_data = pd.read_csv('test-data.csv')print('Shape of training data :',train_data.shape)print('Shape of testing data :',test_data.shape)train_x = train_data.drop(columns=['Survived'],axis=1)train_y = train_data['Survived']test_x = test_data.drop(columns=['Survived'],axis=1)test_y = test_data['Survived']'''sklearn K-Neighbors Classifier:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier.html'''model = KNeighborsClassifier()model.fit(train_x,train_y)print('\nThe number of neighbors used to predict the target : '\,model.n_neighbors)predict_train = model.predict(train_x)print('\nTarget on train data',predict_train)accuracy_train = accuracy_score(train_y,predict_train)print('accuracy_score on train dataset : ', accuracy_train)predict_test = model.predict(test_x)print('Target on test data',predict_test)accuracy_test = accuracy_score(test_y,predict_test)print('accuracy_score on test dataset : ', accuracy_test)
运行结果：
Shape of training data : (712, 25)Shape of testing data : (179, 25)The number of neighbors used to predict the target : 5Target on train data [0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 01 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 00 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 1 00 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 00 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 10 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 01 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 00 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 11 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 00 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 10 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 00 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 00 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 11 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 0 00 1 1 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 01 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 10 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 01 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 01 0 1 1 1 0 0 1 0]accuracy_score on train dataset : 0.8047752808988764Target on test data [0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 01 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 01 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 10 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 00 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0]accuracy_score on test dataset : 0.7150837988826816
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