程式清單2-1 k近鄰演算法
本筆記將主要注意力放在理解**上，所以大家看**中的注釋即可
個人程式注釋+python3 部分**改造（針對iteritems只支援python2的情況）
from numpy import *
import operator#運算子模組
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()
def classify0(inx, dataset, labels, k): #inx: 待測試資料 ; dataset: 訓練樣本集
datasetsize = dataset.shape[0] #to get the rows of the matrix
# to get the xi-yi of the dataset
diffmat = tile(inx, (datasetsize,1)) - dataset #a=[1 2],b=[2 3];tile(a,b) to generate 2*3 matrix when
#the element all is a [1 2]
sqdiffmat = diffmat**2
sqdistances = sqdiffmat.sum(axis=1) #使每行的元素相加，得到測試樣本與各訓練樣本distance**2
#axis=0，按列相加；axis=1，按行相加；
distances = sqdistances**0.5
sorteddistindicies = distances.argsort() #將distance中的元素從小到大排列，
# 提取其對應的index(索引)，然後輸出到 sorteddistindicies
#宣告乙個dict：
classcount={}
for i in range(k):
voteilabel = labels[sorteddistindicies[i]]
#classcount= ，初始化後，classcount每得到乙個相同的voteilabel，就+1
classcount[voteilabel] = classcount.get(voteilabel,0) + 1 #當我們獲取字典裡的值的時候，乙個是通過
# 鍵值對，即dict['key'],另乙個就是dict.get()方法
# dict.get(voteilabel,0) = 0, 此處0 to be initiated,
# 之後就沒有作用了。
#items方法是可以將字典中的所有項，以列表方式返回。 iteritems方法與items方法相比作用大致相同，只是它的返回值不是列表，而是乙個迭代器
#python3 中沒有iteritems函式，需要用values()代替，並用list轉為列表
# sortedclasscount = sorted((key_label, value_num), key=operator.itemgetter(1), reverse=true)
#python3中無法使用iteritems，需要對上面這句話改造，我們通過得到兩個list，得到出現頻率最高的label
key_label=list(classcount.keys())
value_num=list(classcount.values())
#label出現頻率由小到大排列，並返回索引index
sortedvalue_num_indicies = argsort(value_num)
#返回頻率最大的label
return key_label[len(sortedvalue_num_indicies)-1]
group,labels = createdataset()
a=classify0([0,0], group,labels,3)
print(a)
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