实验指导书（实验3）1

实验指导书（实验3）1主要涵盖了两个主题：Python中的机器学习K近邻算法和基于UDP协议的简单数据收发器。这两个主题都是在Python语言与编程课程中，特别是涉及人工智能和网络通信的重要实践。 一、K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN） KNN是一种基础且广泛应用的监督学习算法，主要用于分类和回归任务。在分类问题中，KNN的工作原理是找出数据集中与未知样本最近的K个训练样本，然后根据这K个样本的类别投票决定未知样本的类别。以下是实现KNN算法的步骤： 1. **数据准备**：你需要一个包含特征和标签的数据集。在这个实验中，已有200个二维空间的样本点，分为两类，并且有10个未知样本待分类。 2. **计算距离**：选择一个合适的距离度量，如欧几里得距离，计算未知样本与所有已知样本的距离。 3. **选择K值**：K值是KNN算法的一个关键参数，它决定了要考虑的最近邻居的数量。通常，较小的K值可能导致过拟合，较大的K值可能引入噪声，但能更好地捕捉全局信息。 4. **预测类别**：对于每个未知样本，找出K个最近的邻居，根据这些邻居的类别进行多数表决，确定未知样本的类别。 5. **结果比较**：实验要求尝试不同K值，包括K=1，对比不同K值下的分类结果，理解K值对分类效果的影响。 二、基于UDP协议的数据收发器 UDP（User Datagram Protocol）是一种无连接的、不可靠的传输层协议，常用于实时数据传输，如音频、视频流等。实验要求实现以下功能： 1. **数据发送**：编写一个程序，能够发送包含发送时间、IP地址、端口和消息内容的数据包。 2. **数据接收**：编写对应的接收程序，当接收到数据包时，能显示其内容并保存到文件中。如果接收到特定的退出信号（如"Bye"或"bye"），则停止接收并退出程序。 为了实现这两个部分，你需要熟悉Python的socket模块，用于创建和操作网络连接。在发送端，你需要创建一个UDP socket，绑定本地端口，然后构造包含所需信息的数据包并发送。在接收端，同样创建一个UDP socket，监听指定的端口，接收到数据后解码并处理。 实验完成后，应提交源代码文件，展示在Python集成开发环境（IDE）中的运行结果截图，并准备一份详细的实验报告，包括实验目的、内容、环境、结果以及可能遇到的问题和解决方案。这将帮助你深入理解Python在机器学习和网络编程中的应用，并提升问题解决能力。