KNN分类器的python实现

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1. from numpy import *
   
2. import operator
   
3. ##创建数据
   
4. def createDataSet():
   
5.     group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
   
6.     labels = ['A','B','C','D']
   
7.     return group, labels
   
8. ##KNN算法
   
9. def classify0(inX,dataSet,labels,k):
   
10.     dataSetSize = dataSet.shape[0]
    
11.     diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet
    
12.     sqDiffMat = diffMat**2
    
13.     sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    
14.     distances = sqDistances**0.5
    
15.     sortedDistIndicies = distances.argsort()
    
16.     classCount={}
    
17.     for i in range(k):
    
18.         voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
    
19.         classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0)+1
    
20.         sortedClassCount = sorted(classCount.items(),
    
21.          key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
    
22.         return sortedClassCount[0][0]
    
23. 
    
24. ###代入数据
    
25. group,labels =createDataSet()
    
26. ####计算
    
27. classify0([0,0.1],group,labels,3)

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关键词：python knn 分类器 Distance datasets python核心编程 KNN推荐算法 KNN方法

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