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k近鄰算法

[編程題]k近鄰算法
  • 熱度指數(shù)：54 時(shí)間限制：C/C++ 1秒，其他語(yǔ)言2秒 空間限制：C/C++ 256M，其他語(yǔ)言512M
  • 算法知識(shí)視頻講解
給定一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，使用k近鄰算法實(shí)現(xiàn)分類(lèi)模型。
你的任務(wù)是編寫(xiě)一個(gè)函數(shù)，接受特征矩陣和目標(biāo)值、測(cè)試樣本、以及k值，并返回測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)分類(lèi)。

輸入描述:
- 第一行：m, n，以空格分隔的整數(shù)。
- 接下來(lái)m行：X: 特征矩陣，形狀為 (m, n)，其中m是樣本數(shù)量，n是特征數(shù)量。以空格分隔的浮點(diǎn)數(shù)。
- 接下來(lái)一行：y: 目標(biāo)值，形狀為 (m, 1)，其中m是樣本數(shù)量。以空格分隔的整數(shù)。
- 接下來(lái)一行：test_sample: 測(cè)試樣本，形狀為 (n, 1)，其中n是特征數(shù)量。以空格分隔的浮點(diǎn)數(shù)。
- 接下來(lái)一行：k: 近鄰數(shù)量，整數(shù)。


輸出描述:
- 輸出一個(gè)整數(shù)，表示測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)分類(lèi)。
示例1

輸入

10 9
0.76 0.58 0.77 0.6 0.75 0.7 0.69 0.11 0.43
0.14 0.85 0.53 0.24 0.12 0.4 0.39 0.15 0.36
0.64 0.43 0.51 0.84 0.64 0.18 0.22 0.1 0.29
0.07 0.37 0.62 0.94 0.6 0.39 0.87 0.51 0.68
0.44 0.99 0.26 0.63 0.28 0.66 0.27 0.06 0.39
0.13 0.63 0.43 0.63 0.76 0.7 0.69 0.15 0.54
0.14 0.11 0.97 0.15 0.52 0.3 0.08 0.23 0.14
0.1 0.94 0.34 0.04 0.79 0.51 0.5 0.13 0.93
0.68 0.5 0.5 0.75 0.43 0.61 0.39 0.48 0.58
0.69 0.68 0.7 0.75 0.38 0.75 0.98 0.93 0.79
2 8 3 8 7 8 8 2 1 6
0.03 0.49 0.13 0.44 0.64 0.67 0.22 0.33 0.83
4

輸出

4

備注:
支持numpy，scipy，scikit-learn，pandas庫(kù)
算法知識(shí)視頻講解
這是多數(shù)投票？？？
發(fā)表于 2025-05-07 16:38:16 回復(fù)(0)