k 近鄰演算法

k-近鄰演算法的具體思想如下：

（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**現頻率最高的類別作為當前點的**分類

def

createdataset()
: group = array([[
1.0,
1.1],[
1.0,
1.0],[
0,0]
,[0,
0.1]])
labels =
['a'
,'a'
,'b'
,'b'
]return group, labels

def

classify0
(inx, dataset, labels, k)
: datasetsize = dataset.shape[0]
diffmat = tile(inx,
(datasetsize,1)
)- dataset
sqdiffmar = diffmat**
2 sqdistance = sqdiffmar.
sum(axis=1)
distance = sqdistance**
0.5 sorteddist = distance.argsort(
) classcount=
for i in
range
(k):
votelabel = labels[sorteddist[i]
] classcount[votelabel]
= classcount.get(votelabel,0)
+1sortedclasscount =
sorted
(classcount.items(
), key=operator.itemgetter(1)
, reverse=
true
)return sortedclasscount[0]
[0]

k 近鄰演算法

此文章參考機器學習實戰一書，具體的理論知識可以參考該書。本文的初衷只是為了做乙個複習，將學過的知識加以整理，其中不免有一定的錯誤。2.k 近鄰演算法的原理介紹 k 近鄰演算法通過測量不同的特徵值之間的距離進行分類。它的工作原理如下 存在乙個樣本的資料集合，也成為訓練樣本集合。並且樣本集中的每個資料都...

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