在jupyter中使用def kNN_classify(k, X_train, y_train, x): #distances = [sqrt(np.sum((x_train - x)**2)) for x_train in X_train] distances = np.sqrt(np.sum((X_train - x)**2,axis=1)) nearest = np.argsort(distances) #topK_y = [y_train[i] for i in nearest[0:k]] topK_y = y_train[ nearest[0:k] ] votes = Counter(topK_y) return votes.most_common()[0][0]和sklearn中的train_test_split求出测试集上的准确度

好的，让我来为您编写一个自定义函数knn_classify(train_data, test_data, k)： ```python import numpy as np from collections import Counter def knn_classify(train_data, test_data, k): """ K-最近邻分类器。 参数： train_data -- 训练数据，一个二维NumPy数组，每行表示一个训练样本，每列表示一个特征。 test_data -- 测试数据，一个一维NumPy数组，表示待分类的样本。 k -- 选择最近邻的个数。 返回值： label -- 分类结果，一个字符串，表示测试样本所属的类别。 """ # 计算训练数据中每个样本与测试样本之间的距离 distances = np.sqrt(np.sum((train_data - test_data) ** 2, axis=1)) # 找到距离最近的k个训练样本的索引 nearest_indices = np.argsort(distances)[:k] # 找到这k个训练样本中出现次数最多的类别 nearest_labels = train_data[nearest_indices][:, -1] label = Counter(nearest_labels).most_common(1)[0][0] return label ``` 该函数使用欧几里得距离作为样本间的距离度量，并使用Counter对象来统计k个最近邻样本中出现次数最多的类别，并将其作为预测结果返回。

### KNN分类器的Python实现 以下是基于Python和NumPy库实现KNN分类器的完整代码及其注释说明： ```python import numpy as np from collections import Counter def knn_classify(test_data, train_data, labels, k): """ 使用KNN算法对测试数据进行分类。 参数: test_data (ndarray): 单个测试样本，形状为(n_features,)。 train_data (ndarray): 训练数据集，形状为(m_samples, n_features)。 labels (ndarray): 训练数据对应的标签，形状为(m_samples,)。 k (int): 邻居数。 返回: str or int: 测试样本预测的类别标签。 """ # 计算欧氏距离 distances = np.sqrt(np.sum((train_data - test_data)**2, axis=1)) # [^2] # 获取最小距离的索引 nearest_indices = np.argsort(distances)[:k] # # 提取最近邻居的标签 nearest_labels = labels[nearest_indices] # # 投票机制决定最终类别 label_count = Counter(nearest_labels) most_common_label = label_count.most_common(1)[0][0] # [^3] return most_common_label # 数据预处理部分（可选） def preprocess_data(x, y, shuffle=True, split_ratio=0.7): """ 对数据进行洗牌并切分为训练集和测试集。 参数: x (ndarray): 特征矩阵，形状为(m_samples, n_features)。 y (ndarray): 标签向量，形状为(m_samples,)。 shuffle (bool): 是否打乱数据，默认True。 split_ratio (float): 训练集比例，默认0.7。 返回: tuple: 包含四个元素(x_train, y_train, x_test, y_test)。 """ if shuffle: shuffled_index = np.random.permutation(len(y)) x = x[shuffled_index] y = y[shuffled_index] split_index = int(split_ratio * len(y)) x_train, y_train = x[:split_index], y[:split_index] x_test, y_test = x[split_index:], y[split_index:] return x_train, y_train, x_test, y_test # 错误率计算函数 def calculate_error_rate(predictions, true_labels): """ 计算分类器的错误率。 参数: predictions (list or ndarray): 预测标签列表。 true_labels (list or ndarray): 真实标签列表。 返回: float: 错误率。 """ error_count = sum(p != t for p, t in zip(predictions, true_labels)) error_rate = error_count / len(true_labels) # return error_rate ``` #### 函数解释 1. **`knn_classify`**: 这是一个核心函数，用于接收单个测试样本 `test_data` 和整个训练数据集 `train_data` 及其对应标签 `labels`。它会返回该测试样本所属类别的预测结果。 - 距离计算采用了欧几里得公式 \(\sqrt{\sum_{i}(x_i-y_i)^2}\)，这是最常用的度量方式之一。 - 排序后选取前 \(k\) 个最近邻，并通过投票法选出多数类别作为最终预测结果。 2. **`preprocess_data`**: 此辅助函数负责将原始数据划分为训练集和测试集。如果设置了参数 `shuffle=True`，则会对输入数据进行随机化操作以减少顺序偏差[^5]。 3. **`calculate_error_rate`**: 它用来衡量分类效果的好坏程度，具体做法是比较每一对实际值与预测值之间的差异情况，最后得出总体误差百分比。 --- ###