 Utilisez l'algorithme des K plus proches voisins pour classer les points de données.
 Points de données : [[1,2],[2,4],[2,3],[3,5],[3,1],[5,5],[5,3],[6,1 ],[6,2],[6,4]]
"""\nALgorithm pour classer les points de données en utilisant les K plus proches voisins\n"""\n\ndef knn(data_points, k):\n labels = []\n\n for point in data_points:\n distances = [ ]\n for other_point in data_points :\n if point != other_point :\n distances.append(((point[0] - other_point[0]) ** 2 + (point[1] - other_point[1]) * * 2) ** 0.5)\n #trier les distances \n sorted_distances = sorted(distances)\n #trouver les k voisins les plus proches\n k_nearest = sorted_distances[:k]\n #déterminer l'étiquette en utilisant le vote majoritaire \n étiquettes .append(majority_vote(k_nearest))\n \n return labels \n\ndef majority_vote(k_nearest):\n #code pour trouver le vote majoritaire\n pass \n\nif __name__ == '__main__':\n data_points = [ [1,2],[2,4],[2,3],[3,5],[3,1],[5,5],[5,3],[6,1],[6 ,2],[6,4]]\nk = 3\n impression(knn(points_données, k))