python kNN基礎演算法 分類和推薦系統

（1）k-近鄰演算法是分類資料最簡單最有效的方法。

（2）在將資料輸入到分類器之前，必須將待處理資料的格式改變為分類器可以接受的格式。
（3）所有的推薦模型都可以使用這個演算法，只要將結果量化就行了，主要是要考慮權重的設計。
# -*- coding:utf-8 -*-
#數字型聚類分析
from numpy import *
import operator
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
group,labels = createdataset() #這裡的group不能直接用，需要這樣子返回引數
def classify0(inx,dataset,labels,k): 
datasetsize = dataset.shape[0] #shape[0]就是讀取矩陣第一維度的長度
diffmat = tile(inx,(datasetsize,1)) - dataset 
#>>> tile(1,2) >>>array([1, 1])
#>>> tile((1,2,3),3) >>>array([1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3])

sqdiffmat = diffmat**2

sqdistances = sqdiffmat.sum(axis=1) #我們平時用的sum應該是預設的axis=0 就是普通的相加，而當加入axis=1以後就是將乙個矩陣的每一行向量相加

distances = sqdistances**0.5

sorteddistindicies = distances.argsort() #排序
classcount={}   #classcount={} 這是乙個dict，用於儲存不同標籤出現的次數；

for i in range(k):

voteilabel = labels[sorteddistindicies[i]]
classcount[voteilabel] = classcount.get(voteilabel,0)+1
sortedclasscount = sorted(classcount.iteritems(),
key=operator.itemgetter(1),reverse=true)
return sortedclasscount[0][0]
classify0([0,0],group,labels,3)
 
python KNN演算法運用練習之分類
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