基于python 实现KNN 算法

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 2018/11/7 14:50
# @Author  : gylhaut
# @Site    : "http://www.cnblogs.com/gylhaut/"
# @File    : KNNAlgorithm.py
# @Software: PyCharm# coding:utf-8from numpy import *
import operator##给出训练数据以及对应的类别
def createDataSet():group = array([[1.0, 2.0], [1.2, 0.1], [0.1, 1.4], [0.3, 3.5]])labels = ['A', 'A', 'B', 'B']return group, labels###通过KNN进行分类
def classify(input, dataSet, label, k):''':param input: test集:param dataSet: 训练集:param label: 训练output:param k: k值选择:return:'''dataSize = dataSet.shape[0] # 4####计算欧式距离# print(tile(input, (dataSize, 1)))diff = tile(input, (dataSize, 1)) - dataSetsqdiff = diff ** 2squareDist = sum(sqdiff, axis=1)  ###行向量分别相加，从而得到新的一个行向量dist = squareDist ** 0.5#print(dist)##对距离进行排序sortedDistIndex = argsort(dist)  ##argsort()根据元素的值从小到大对元素进行排序，返回下标#print(sortedDistIndex)classCount = {}for i in range(k):voteLabel = label[sortedDistIndex[i]]#print(voteLabel)###对选取的K个样本所属的类别个数进行统计classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1###选取出现的类别次数最多的类别#print(classCount)maxCount = 0for key, value in classCount.items():if value > maxCount:maxCount = valueclasses = keyreturn classesfrom numpy import *
dataSet,labels = createDataSet()
input = array([1.1,0.3])
K = 3
output = classify(input,dataSet,labels,K)
print("测试数据为:",input,"分类结果为：",output)

转载于:https://www.cnblogs.com/gylhaut/p/9922994.html

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