KNN乙個簡單的例子

2021-09-11 23:56:00 字數 1118 閱讀 8362

對未知類別屬性的資料集中的每個點依次執行以下操作:

import numpy as np

import operator

def createdataset():

group=np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])

labels=['a','a','b','b']

return group,labels

def classif0(inx,dataset,labels,k=2):

datasetsize=dataset.shape[0]

diffmat=np.tile(inx,(datasetsize,1))-dataset

sqdiffmat=diffmat**2

sqdistances=sqdiffmat.sum(axis=1)

distances=sqdistances**0.5

print(distances)

sorteddistindicies=distances.argsort()#argsort函式返回的是陣列值從小到大的索引值

print(sorteddistindicies)

classcount={}

for i in range(k):

voteilabel=labels[sorteddistindicies[i]]

classcount[voteilabel]=classcount.get(voteilabel,0)+1#dict.get(key, default=none) key -- 字典中要查詢的鍵。default -- 如果指定鍵的值不存在時,返回該預設值值

sortedclasscount=sorted(classcount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=true) #按第二個價值來排序

return sortedclasscount[0][0]

a=input()

b=[int(x) for x in a.split()]

dataset,labels=createdataset()

print(classif0(b,dataset,labels))

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