**：
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
def classify0(inx,dataset,labels,k):
#函式引數，輸入向量，訓練樣本集，標籤向量，近鄰數目k
datasetsize=dataset.shape[0]#輸入的訓練樣本的行數
diffmat=tile(inx,(datasetsize,1))-dataset
#將用於分類的輸入向量分別和各個輸入樣本相減
sqdiffmat=diffmat**2
sqdistances=sqdiffmat.sum(axis=1)
#將矩陣sqdiffmat每一行向量相加
distances=sqdistances**0.5#開方
sorteddistanceindicies=distances.argsort()
#返回距離從小到大的索引值
classcount={}
for i in range(k):
voteilabel=labels[sorteddistanceindicies[i]]
classcount[voteilabel]=classcount.get(voteilabel,0)+1
#將k個近鄰的標籤和個數存再字典中
sortedclasscount=sorted(classcount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=true)
#將字典中的鍵（即標籤）按值（即標籤出現的次數）按降序排序
return sortedclasscount[0][0]
#返回k個近鄰出現次數最多的標籤
結果：
k近鄰法及其實現 python
k 近鄰法 k nn 是一種基本的分類和回歸方法。以分類任務為例，k 近鄰法假設給定乙個訓練資料集及其類別標籤。分類時，對乙個新來的待 例項，只需要根據離它最近的 k 個訓練例項的類別標籤，通過多數表決的方式決定待 例項的類別。演算法流程如下 演算法3.1 k 近鄰法 輸入 訓練資料集 t t t ...
python實現K近鄰
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樣本與當前樣本之間的距離 2 按照距離遞增次序排序 3 選取與當前點距離最小的k個樣本 4 確定前k個樣本所在類別的出現頻率 5 返回前k個樣本中出現頻率最高的類別作為當前點的 分類 python實現 def define classificat...
K 最近鄰法 KNN C 實現
關於knn的介紹可以參考 這裡給出knn的c 實現，用於分類。訓練資料和測試資料均來自mnist，關於mnist的介紹可以參考 從mnist中提取的40幅影象，0,1,2,3四類各20張，每類的前10幅來自於訓練樣本，用於訓練，後10幅來自測試樣本，用於測試，如下圖 實現 如下 knn.hpp if...