【案例】利用k近鄰演算法判斷電影類別。
假設有如下資料，判斷新電影（打鬥鏡頭24，接吻鏡頭67）應該屬於愛情片還是動作片。
繪製圖表如下：
k-近鄰演算法步驟如下：
(1) 計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離；
(2) 按照距離遞增次序排序；
(3) 選取與當前點距離最小的k個點；
(4) 確定前k個點所在類別的出現頻率；
(5) 返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的**類別。
演算法實現：
演算法步驟：
1.構建已經分類好的原始資料集。
2.計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離。
3.將距離公升序排列，然後選取距離最小的k個點。
4.確定前k個點所在類別的出現頻率。
5.選擇頻率最高的類別作為當前點的**類別。
import pandas as pd
# 1.構建已經分類好的原始資料集
rowdata =
movie_data = pd.dataframe(rowdata)
# print(movie_data)
# 2.計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離
new_data = [24, 67]
delta = (((movie_data.iloc[:6, 1:3] - new_data) ** 2).sum(1)) ** 0.5 # sum(1)：按行相加
# print(delta)
'''delta:
0 41.048752
1 29.068884
2 32.310989
3 104.403065
4 105.394497
5 108.452755
dtype: float64
'''delta_list = list(delta)
# print(delta_list)
# [41.048751503547585, 29.068883707497267, 32.31098884280702, 104.4030650891055, 105.39449701004318, 108.45275469069469]
# 3.將距離公升序排列，然後選取距離最小的k個點
k = 4
dist_l = pd.dataframe()
dr = dist_l.sort_values(by='dist')[:k]
# print(dr)
''' dist labels
1 29.068884 愛情片
2 32.310989 愛情片
0 41.048752 愛情片
3 104.403065 動作片
'''# 4.確定前k個點所在類別的出現頻率
res = dr.loc[:, 'labels'].value_counts()
# print(res)
'''愛情片 3
動作片 1
name: labels, dtype: int64
'''# 5.選擇頻率最高的類別作為當前點的**類別
result =
print(result) # ['愛情片']
'''
函式功能：knn分類器
引數說明：
new_data:需要**分類的資料集
dataset:已知分類標籤的資料集（訓練集）
k:k-近鄰演算法引數，選擇距離最小的k個點
返回：result：分類結果
'''def classify0(inx, dataset, k):
result = # 用於存放結果
dist = list((((dataset.iloc[:, 1:3] - inx) ** 2).sum(1)) ** 0.5) # 計算該點與其他所有點的距離
dist_l = pd.dataframe()
dr = dist_l.sort_values(by='dist')[: k] # 根據dist值對距離進行排序，取最小的k個值
re = dr.loc[:, 'labels'].value_counts()
return result
import pandas as pd
rowdata =
movie_data = pd.dataframe(rowdata)
new_data = [24, 67]
''' 函式功能：knn分類器
引數說明：
new_data:需要**分類的資料集
dataset:已知分類標籤的資料集（訓練集）
k:k-近鄰演算法引數，選擇距離最小的k個點
返回：result：分類結果
'''def classify0(inx, dataset, k):
result = # 用於存放結果
dist = list((((dataset.iloc[:, 1:3] - inx) ** 2).sum(1)) ** 0.5) # 計算該點與其他所有點的距離
dist_l = pd.dataframe()
dr = dist_l.sort_values(by='dist')[: k] # 根據dist值對距離進行排序，取最小的k個值
re = dr.loc[:, 'labels'].value_counts()
return result
if __name__ == "__main__":
inx = new_data
dataset = movie_data
k = 3
print(classify0(inx, dataset, k))
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