基于最近邻数据进行分类

 人工智能例子汇总:AI常见的算法和例子-CSDN博客 

完整代码:

import torch
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个简单的数据集 (2个特征和2个分类)
# X为输入特征,y为标签
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [5, 7], [6, 8], [7, 9], [8, 10], [3, 6], [4, 5], [6, 4]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1])

# 数据转换为 PyTorch 张量
X_tensor = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
y_tensor = torch.tensor(y, dtype=torch.long)

# 打印数据
print("Features:")
print(X_tensor)
print("Labels:")
print(y_tensor)

# 使用 sklearn KNN 分类器

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