Ajouter au module « knn_module.py » la fonction selectKNN() qui prend en arguments :
- la liste des distances renvoyée par la fonction calculDistVoisins() ;
- la valeur de k ;
et qui renvoie une liste de k éléments correspondant à ceux de la liste des distances pour lesquels la distance est la plus courte.
Compléter le code qui suit en remplaçant les ??? par ce qui convient [ Téléchargement].
def selectKNN(dist_voisins, k):
knn = []
# tri des la liste 'dist_voisins' par ordre croissant des distances
???
# affectation à 'knn' des k premiers éléments de 'dist_voisins'
for id in range(???):
knn.???(dist_voisins[???])
# Renvoi du résultat
return ???Ajouter au module « knn_main_program.py » les instructions qui :
- affecte une valeur à la variable ‘k’ ;
- appelle la fonction ‘selectKNN()’.
"""kNN : programme principal."""
from ???
# Etape 1 : construction d'un dataset à partir des données enregistrées dans
# un fichier csv
csvname ???
dataset ???
# Etape 2 : calcul des distances entre un iris "mystère" et les iris du
# dataset
iris_myst ???
dist_voisins ???
# Etape 3 : sélection des k plus proches voisins de l'iris "mystère"
k ???
knn = ???