k-近鄰演算法工作原理
存在乙個樣本資料集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個資料都存在標籤，即我們知道每一資料與所屬分類的對應關係。輸入沒有標籤的新資料後，將新資料的每個特徵與樣本集中資料對應的資料進行比較，然後演算法提取樣本集中特徵最相似資料（最鄰近）的分類標籤。一般來說，我們只選取樣本資料集中前k個最相似的資料，這就是k-近鄰演算法中k的出處，通常k是不大於20的整數。最後，選擇k個最相似資料中出現次數最多的分類，作為新資料的分類。
k-鄰近演算法**
# inx: 用於分類的輸入向量
# dataset: 訓練樣本集
# lables: 標籤向量
def classify0(inx, dataset, labels, k):
#取得樣本集個數
datasetsize = dataset.shape[0]
#計算待分類的輸入向量與樣本集中每個資料的距離
diffmat = tile(inx, (datasetsize, 1)) - dataset
sqdiffmat = diffmat ** 2
sqdistances = sqdiffmat.sum(axis = 1)
distances = sqdistances ** 0.5
#argsort函式的作用是返回乙個索引列表，該列表使得
#distance[sorteddistindices[0]]每年獲得的飛行常客歷程數
每週消費的冰淇淋公升數
# 將待處理資料的格式變為分類器可以接受的格式
def file2matrix(filename):
fr = open(filename)
arrayolines = fr.readlines()
#獲得檔案的行數
numberoflines = len(arrayolines)
#建立乙個以零填充的矩陣，行數為檔案的行數，列數為3
returnmat = zeros((numberoflines, 3))
classlabelvector =
index = 0
for line in arrayolines:
line = line.strip()
listfromline = line.split('\t')
#將待處理資料每行前三個數存在矩陣中的一行中
returnmat[index,:] = listfromline[0:3]
#將待處理資料每行最後乙個數存在類別向量中
index += 1
return returnmat, classlabelvector
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