基于机器学习的心脏病预测方法（7）——K最近邻算法（KNN）

一、KNN

KNN模型步骤：

1. 加载数据集
2. 初始化k的值
3. 为了获得预测的类，从1迭代到训练数据点的总数
   • 计算测量数据和每行训练数据之间的距离（最常用的为欧几里得距离）；
   • 根据距离值按升序对计算的距离进行排序
   • 从排序的数组中获取前k行
   • 获取这些行中频率最高的类
   • 返回预测的类

二、核心代码

首先需要导入相应库和数据集：

import pandas