k近鄰演算法的三個基本要素：
def createdataset():
group = np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0.0,0.0],[0,0.1]])
labels = [『a』,『a』,『b』,『b』]
return group,labels
def classify(inx,dataset,labels,k):
datasetsize = dataset.shape[0]
diffmat = np.tile(inx,(datasetsize,1))-dataset #距離相減
sqdiffmat = diffmat2 #平方
sqdistances = sqdiffmat.sum(axis=1) #對每一行的距離進行求和
distance = sqdistances0.5 #開根號
sorteddistindicies = distance.argsort()
classcount = {}
for i in range (k):
votelabel = labels[sorteddistindicies[i]]
classcount[votelabel] = classcount.get(votelabel,0)+1
sortedclasscount = sorted(classcount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=true)
return sortedclasscount[0][0]
ifname==『main』: #寫主函式，呼叫上面寫的分類器
group,labels = createdataset()
test = classify([0.1,0.3],group,labels,3) #輸入乙個點，判斷它的類別
print(test)
#注意：python3以後，都是item(),只有python2裡才有iteritems()
K 近鄰演算法 KNN
knn k nearest neighbor 假設訓練集有記錄 r1 r2,rn共n條，訓練集的特徵向量及其對應的類別都是已知的，每個記錄的特徵向量為 t1 t2,tk共k個特徵，待測試的記錄為ru 1 計算ru 的特徵向量與訓練集的每條記錄 即r1 r2,rn 的特徵向量的歐式距離，選取距離最小的...
k近鄰演算法 kNN
核心思想 前k個最相似資料中出現次數最多的類別，作為新資料的類別。核心函式 計算距離函式，投票函式 coding utf 8 import random import sys from collections import counter from operator import itemgette...
K近鄰演算法 KNN
k近鄰演算法 knn 何謂k近鄰演算法，即k nearest neighbor algorithm，簡稱knn演算法，單從名字來猜想，可以簡單粗暴的認為是 k個最近的鄰居，當k 1時，演算法便成了最近鄰演算法，即尋找最近的那個鄰居。為何要找鄰居？打個比方來說，假設你來到乙個陌生的村莊，現在你要找到與...