Ứng dung KNN phân loại đồ uống
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# Dữ liệu đồ uống: [đường (g), caffeine (mg)]
X = np.array([
[0, 95], # cà phê
[1, 100],
[2,90],
[5, 30], # trà
[3, 25],
[4, 50],
[30, 80], # nước tăng lực
[35, 90],
[40,80]
])
y = np.array([0,0,0,1,1,1,2,2,2]) # 0 = Cà phê, 1 = Trà, 2 = Nước tăng lực
labels_map = {0: 'Cà phê', 1: 'Trà', 2: 'Nước tăng lực'}
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X, y)
# Nhập thông tin đồ uống mới
sugar = float(input("Nhập lượng đường (gram): "))
caffeine = float(input("Nhập hàm lượng caffeine (mg): "))
new_drink = np.array([[sugar, caffeine]])
# Dự đoán
predicted = knn.predict(new_drink)[0]
print(f"Loại đồ uống được dự đoán là: {labels_map[predicted]}")