前言

在胡乱看了几本书以后，终于开始进行实战，搜了几个实战例子，终于看到一个适合我的。这次的任务要求很简单，就是区分爱情片和动作片，不过电脑没有人脑那么丰富多彩，人只需要大致看一看就可以分别，但是电脑要给数据让他学习。

假设

我们需要的数据有只有两个，就是一部电影的打斗动作数量和爱情动作数量，对于动作电影来说，打斗动作明显是多于爱情动作的，反之则相反。用一个二维数组来表示（如图）。

思路

那我们用什么办法来量化这个标准呢，一个明显的比较算法也可以勉勉强强做出来，但是就不是机器学习了，所以当然得用k值法，用距离当作评判标准，这样就可以求出前k个相近的点对应的坐标是什么电影，那么这部电影就属于哪种类型电影

开搞

inX 为测试数据
dataSst 为训练数据动作数量
labels 为训练数据对应的类型
k 为k值标准，表示前k项作为参考

代码

import numpy as np
import operator
#创建数据
def CreatData():group = np.array([[1,101],[5,89],[102,1],[89,4]])labels = ['爱情片','爱情片','动作片','动作片']return group,labelsdef classify(inX,dataSet,labels,k):#numpy中*.shape[0]为*类型的行数dataSetSize = dataSet.shape[0]#创建一个格式和dataSet的数组相减diffMat = np.tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet#**为开方sqDiffMat = diffMat**2#.sum(1)为行求和，0为列求和sqDistances = sqDiffMat.sum(1)Distances = sqDistances**0.5#对每个位置数据排序#如[99，19，44，106]#输出[2，1，0，3]sortedDistIndices = Distances.argsort()
#    print(sortedDistIndices)classCount = {}for i in range(k):voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1print(classCount)   sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)return sortedClassCount[0][0]if __name__=='__main__':group,labels = CreatData()text = [99,19]text_class = classify(text,group,labels,2)print(text_class)
#    print(labels)

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机器学习之爱情动作片（k值法）

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