2、K近邻算法的分类应用

K近邻算法的分类应用

1. 引言

在数据分类领域，K近邻（k-Nearest Neighbors，k-NN）算法是一种简单而有效的分类方法。它基于样本之间的距离来进行分类，通过找到一个数据点的k个最近邻，根据这些邻居所属的类别来确定该数据点的类别。本文将详细介绍k-NN算法的实现、应用场景以及相关问题的分析。

2. k-NN算法的实现

我们以寻找Mary的温度偏好为例，使用Python实现k-NN算法。以下是具体的代码实现：

# source_code/1/mary_and_temperature_preferences/knn_to_data.py
# Applies the knn algorithm to the input data.
import sys
sys.path.append('..')
sys.path.append('../../common')
import knn  # noqa
import common  # noqa
# Program start
# E.g. "mary_and_temperature_preferences.data"
input_file = sys.argv[1]
# E.g. "mary_and_temperature_preferences_completed.data"
output_file = sys.argv[2]
k = int(sys.argv[3])
x_from = int(sys.argv[4])
x_to = int(sys.argv[5])
y_from = int(sys.argv[6])
y_to = in