python机器学习01:K最近邻算法

1.算法原理：近朱者赤，近墨者黑

2.K最近邻算法的用法：

2.1在分类任务中的应用

1.将数据用图形表示出来：：

#导入数据集生成器
from sklearn.datasets import make_blobs
#导入KNN分类器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 导入画图工具
import matplotlib.pyplot as plt
# 导入数据集拆分工具

#生成样本数为200，分类为2的数据集
data = make_blobs(n_samples=200,centers=2,random_state=8)
X,y = data
#将生成的数据集进行可视化
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')
plt.show()

2.KNN模型拟合数据：

import numpy as np
clf = KNeighborsClassifier()
clf.fit(X,y)
# 画图
x_min,x_max = X[:,0].min()-1,X[:,0].max()+1
y_min,y_max = X[:,1].min()-1,X[:,1]