knn演算法原理與實現（1）

一、演算法原理與模型

knn演算法即最近鄰演算法，其原理非常簡單即根據給定的資料集，計算資料集中點的特徵到待分類資料的歐氏距離，然後選擇距離最近的k個作為判斷依據，這k個資料中出現類別最多的作為新輸入資料的label。模型用公式表示如下：

二、python**實現

__author__ = 'gujun(bill)'

#knn code
#2018/03/07
import numpy as np
import random as rd
def countdistance(x1,x2):#計算歐氏 距離
dim = len(x1)
distance = 0
for i in range(dim):
distance += (x1[i]-x2[i])*(x1[i]-x2[i])
return np.sqrt(distance)
def do_predict(datamax,sorteddistanceindex,k):
temp = dict()#用字典儲存對應的標籤出現的次數
for i in range(k) :
temp[datamax[sorteddistanceindex[i]][-1]] += 1
return max(temp, key=temp.get) #出現頻率最高的那個鍵的名字
def predict(datamax,inputvec,k):
vec_num = datamax.shape[0]
distances = vec_num*[0]
for i in range(vec_num):
distances[i] = countdistance(vec_num[i][:,-1])
sorteddistanceindex = np.argsort(distances)
class_lable = do_prodict(datamax,sorteddistanceindex,k)
print("分類結果：",class_lable)

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