使用KNN算法进行多输出分类（Python）

使用KNN算法进行多输出分类（Python）

K最近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）是一种常用的机器学习算法，可用于多输出分类问题。在本文中，我们将探讨如何使用Python实现KNN模型，并将其应用于多输出分类任务。

KNN算法的基本原理是根据样本之间的相似度来进行分类。通过计算待分类样本与训练集中各个样本之间的距离，然后选择距离最近的K个样本，根据它们的标签进行投票决定待分类样本的类别。在多输出分类问题中，每个样本可能属于多个类别，因此我们需要对KNN算法进行一些修改。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含多个特征和多个类别的数据集。我们可以将每个特征表示为一个向量，而每个类别可以表示为一个向量的集合。为了方便起见，我们可以使用NumPy库来处理向量和矩阵操作。下面是一个示例数据集的代码：

import numpy as np

# 特征向量
X = np.array([[