knn的python代码_详细的的KNN代码—

直接放代码

import random

import numpy as np

#设置k=3

k=3

def readyData():

#准备一个训练数组

group=np.array([[78,89,88],

[43,23,53],

[87,69,99],

[88,79,69],

[54,33,44],

[77,99,82]])

#并给上对应的标签

labels=['好成绩','差成绩','好成绩','好成绩','差成绩','好成绩']

return group,labels

def Classify_KNN(test,dataSet,labels,k):

#训练数组有多少行，shape[0]得到DataSet的行数

row_num=dataSet.shape[0]

#先将test数据变成一个跟dataSet同样多行的数组，再与dataSet相减

xiangjian=np.tile(test,(row_num,1))-dataSet

#相减后平方

pingfang=xiangjian**2

'''

关于numpy.sum的用法

https://0x9.me/8BUsa

c = np.array([[0, 2, 1], [3, 5, 6], [0, 1, 1]])

print c.sum()

print c.sum(axis=0)

print c.sum(axis=1)

结果分别是：19, [3 8 8], [ 3 14 2]

axis=0, 表示列。

axis=1, 表示行。

'''

#平方相加

row_sum=pingfang.sum(axis=1)

#再开方

distances=row_sum**0.5

# argsort()将距离从小到大排序，并得到之前所在的index

sortDistance=distances.argsort()

# 定一个记录类别次数的字典

countClass={}

for i in range(k):

test_label=labels[sortDistance[i]]

countClass[test_label]=countClass.get(test_label,0)+1

sortCountClass=sorted(countClass,key=lambda x:[2],reverse=True)

return sortCountClass[0]

if __name__=='__main__':

group,labels=readyData()

testData=[]

for i in range(10):

Chinese=random.random()*100

Math=random.random()*100

English=random.random()*100

tem=[Chinese,Math,English]

testData.append(tem)

for test in testData:

print(test)

result=Classify_KNN(test,group,labels,k)

print(result)

参考资料：https://www.cnblogs.com/yyxf1413/p/6253995.html

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