以歐幾里得距離度量樣本間的相似程度。對於乙個測試樣本首先計算該樣本與每個訓練樣本間的距離，然後按距離值對訓練樣本進行公升序排序，排序後前k個樣本進行投票，即哪個標籤出現的次數多，就將測試樣例劃為該類。
程式使用資料**預先將資料處理為，標籤資訊轉化為txt文件。
from numpy import *
import numpy as np
from pil import image
import operator
def createdataset(): #載入影象資料，標檢資料
def classify0(inx, dataset, labels, k): #識別
datasetsize = dataset.shape[0]
diffmat = tile(inx, (datasetsize,1))-dataset
sqdiffmat = diffmat**2
sqdistances = sqdiffmat.sum(axis=1)
distances = sqdistances**0.5
sorteddistindicies = distances.argsort()
classcount={}
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]
def test(dataset,labels): #測試函式，將全部測試樣本測試並計算準確率
tdata=
#載入待測資料
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