Python 純手寫 實現KNN

實現《統計學習方法》p39 例3.1

輸入：資料集，例項x，k值，以及計算距離的方法

輸出：距離最近的k個資料，以及最近距離

首先定義三種計算距離的方法：歐氏距離，曼哈頓距離，以及各個座標值的最大值

對傳入的例項x，計算再不同的距離計算方法下的最近距離，及對應的最近的座標值

import numpy as np

import math
x = np.array([[5,1],[4,4],[2,1],[3,3],[4,5],[7,2]])
xx = [1,1]
def euclidean_distance(xi,yi):
"""歐式距離計算
:param xi:
:param yi:
:return:
"""sum_distance = 0
for i in range(len(xi)):
sum_distance += pow(abs(xi[i] - yi[i]) , 2)
return math.sqrt(sum_distance)
def manhattan_distance(xi,yi):
"""曼哈頓距離
:param xi:
:param yi:
:return:
"""sum_distance = 0
for i in range(len(xi)):
sum_distance += abs(xi[i] - yi[i])
return sum_distance
def max_distance(xi,yi):
"""各個座標距離的最大值
:param xi:
:param yi:
:return:
"""sum_distance = 0
for i in range(len(xi)):
sum_distance = max(sum_distance , abs(xi[i] - yi[i]))
return sum_distance
def nearest_neighbr(xx , x , k , functin):
nearest_dict = {}
max_list = 
nearest_list = 
for i in range(len(x)):
distance = functin(xx,x[i])
if distance not in nearest_dict:
nearest_dict[distance] = [x[i].tolist()]
else:
max_list.sort()
for i in max_list[:k]:
nearest_list += [z for z in nearest_dict[i]]
return max_list[:k] , nearest_list[:k]
e , e_list = nearest_neighbr(xx , x , 2 , euclidean_distance)
m , m_list = nearest_neighbr(xx , x , 2 , manhattan_distance)
ma , ma_list = nearest_neighbr(xx , x , 2 , max_distance)
print(e)
print(e_list)
print(m)
print(m_list)
print(ma)
print(ma_list)

可將最近k個樣本點的label值，取多數原則，對x例項進行類別劃分即可

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