使用python实现knn算法

使用Python实现KNN算法可以分为以下几个步骤：

数据预处理

KNN算法要求数据必须是数值类型，因此需要将非数值类型的数据转换为数值型。此外，还需要对数据进行标准化处理，将不同范围的特征值转换为同等重要性的数值。常用的方法是z-score标准化或min-max缩放。

示例说明：

import pandas as pd
from sklearn import preprocessing

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
x = data.iloc[:,:-1].values
y = data.iloc[:,-1].values

# 标准化处理
standard_scaler = preprocessing.StandardScaler()
x_standard = standard_scaler.fit_transform(x)

# Min-Max缩放处理
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()
x_minmax = min_max_scaler.fit_transform(x)

计算距离

KNN算法的核心计算部分是距离计算。这里可以选择欧氏距离、曼哈顿距离、闵可夫斯基距离等。其中最常用的是欧氏距离。

示例说明：

from scipy.spatial.distance import euclidean

# 计算两个向量之间的欧氏距离
v1 = [1, 2, 3]
v2 = [4, 5, 6]
distance = euclidean(v1, v2)

寻找最近邻

寻找最近邻的过程通常是遍历整个数据集，计算每个样本和目标样本的距离，然后排序选取距离最近的k个样本。

示例说明：

from collections import Counter
import operator

# 计算目标样本与所有样本之间的距离
distances = []
for i in range(len(X_train)):
    distance = euclidean(X_train[i], X_test)
    distances.append((X_train[i], y_train[i], distance))

# 按距离排序选取最近的k个样本
k = 3
nearest_neighbors = sorted(distances, key=operator.itemgetter(2))[:k]

# 统计最近邻样本中不同类别的个数
class_count = Counter([neighbor[1] for neighbor in nearest_neighbors])

# 找到最多的类别作为目标样本的预测结果
prediction = max(class_count.items(), key=operator.itemgetter(1))[0]

整合成函数

将数据预处理、距离计算和最近邻寻找整合成一个函数，方便在实践中直接调用使用。

示例说明：

def knn(X_train, y_train, X_test, k):
    distances = []
    # 计算距离
    for i in range(len(X_train)):
        distance = euclidean(X_train[i], X_test)
        distances.append((X_train[i], y_train[i], distance))
    # 找到最近的k个样本
    nearest_neighbors = sorted(distances, key=operator.itemgetter(2))[:k]
    # 统计不同类别的个数
    class_count = Counter([neighbor[1] for neighbor in nearest_neighbors])
    # 找到最多的类别
    prediction = max(class_count.items(), key=operator.itemgetter(1))[0]
    return prediction

以上是使用Python实现KNN算法的完整攻略，其关键步骤包括数据预处理、计算距离、寻找最近邻、整合成函数等。实现过程中可以参考示例说明进行练习和理解。