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2024-12-11 发布于北京
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k近邻算法c语言.doc

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k近邻算法c语言

K近邻算法（K-NearestNeighbors，KNN）是一种基本的分类和回归算法。下面是一个简单的KNN算法的C语言实现，用于分类问题。这个例子中，我们假设有一个二维的数据集，并且我们想要根据这个数据集的类别标签来预测新的数据点的类别。

```c

include

defineDATA_SIZE4

defineK3

typedefstruct{

doublex;

doubley;

intlabel;

}Data;

doubledistance(Datad1,Datad2){

returnsqrt(pow(-,2)+pow(-,2));

}

intmain(){

Datadata[DATA_SIZE]={{0,0,1},{1,0,1},{0,1,1},{1,1,0}};//输入数据，类别标签为1或0

DatanewData={,,-1};//需要分类的数据点

inti,j,count=0;

doublemindistance=1e10,dist;

intnearest[K];

for(i=0;iDATA_SIZE;i++){

if(==-1){//如果需要分类的数据点的标签为-1，则需要找到距离最近的k个点

dist=distance(data[i],newData);

if(distmindistance){

mindistance=dist;

nearest[count]=i;

count++;

if(count==K)break;//如果已经找到了k个点，就结束循环

}

//根据k个最近邻点的类别标签进行投票，得到新数据点的类别标签

intvotes[2]={0};//类别标签为0和1的票数

for(j=0;jK;j++){

votes[data[nearest[j]].label]++;//统计每个类别的票数

}

if(votes[0]votes[1]){//如果类别标签为0的票数多，则新数据点的标签为0，否则为1

printf(Thelabelofnewdatapointis:0\n);

}else{

printf(Thelabelofnewdatapointis:1\n);

}

return0;

}

```

这个程序首先定义了一个数据结构`Data`，用于存储每个数据点的坐标和类别标签。然后定义了一个函数`distance`，用于计算两个数据点之间的距离。在`main`函数中，我们定义了一个包含4个数据点的数组`data`，以及一个需要分类的数据点`newData`。然后，我们使用一个循环来找到距离`newData`最近的k个点，并根据这k个点的类别标签进行投票，最终得到`newData`的类别标签。