1：knn分類演算法介紹
演算法實現原理：存在乙個樣本資料集，將需要分類的輸入值與樣本資料集計算歐式距離，將歐式距離由小到大進行排序，取前k次最小距離對應的樣本資料集，對該樣本資料集的類別進行統計，其**現次數最多的類別為輸入值的預判類別。
歐式距離計算公式：
假設a點座標為（x1,y1）,b點座標為（x2,y2）
則a點與b點的歐式距離為：
2：python實現knn演算法程式
def classify0(inx,dataset,labels,k): #inx為輸入資料，dataset為樣本資料集，labels為樣本資料集標籤，k為取前k個歐式距離最近樣本
datasetsize = dataset.shape[0] #輸出矩陣行數，括號中為1，則輸出列數
diffmat = tile(inx, (datasetsize,1)) - dataset #tile命令將inx複製datasetsize行，1列
sqdiffmat = diffmat**2
sqdistances = sqdiffmat.sum(axis=1) #矩陣內部元素求和
distances = sqdistances**0.5 #求取根號值
sorteddistindicies = distances.argsort() #將元素由小到大進行排序，輸出排序後數值所在原始矩陣中的位置
classcount = {}
for i in range(3):
voteilabel = labels[sorteddistindicies[i]] #提取最小距離所在的類別標誌
classcount[voteilabel] = classcount.get(voteilabel,0)+1 #計算類別出現次數
sortedclasscount = sorted(classcount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=true)
return sortedclasscount[0][0]
inx = [0,0]
dataset = [[1,1.1],[1,1],[0,0],[0,0.1]]
labels = ['a','a','b','b']
k = 3
則：datasetsize = 4
diffmat = [[0,0],[0,0],[0,0],[0,0]]-[[1,1.1],[1,1],[0,0],[0,0.1]]
=[[-1,-1.1],[-1,-1],[0,0],[0,-1]]
sqdiffmat =[[1,1.21],[1,1],[0,0],[0,0.01]]
sqdistances = [2.21,2,0,0.01]
distances = [1.49,1.41,0,0.1]
sorteddistindicies = [2,3,1,0]
sortedclasscount[0][0] = b
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