knn的工作原理：給定乙個已知標籤類別的訓練資料集，輸入沒有標籤的新資料後，在訓練資料集中找到與新資料最鄰
近的k個例項，如果這k個例項的多數屬於某個類別，那麼新資料就屬於這個類別。可以簡單理解為：由那些離x最
近的k個點來投票決定x歸為哪一類。
在二維平面下：
在n維空間下，也就是n個特徵值來決定新輸入資料的分類：
其演算法步驟如下：
(1) 計算已知類別資料集中的點與當前點之間的距離；
(2) 按照距離遞增次序排序；
(3) 選取與當前點距離最小的k個點；
(4) 確定前k個點所在類別的出現頻率；
(5) 返回前k個點出現頻率最高的類別作為當前點的**類別。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pa
rowdata=
movie_data=pa.dataframe(rowdata)
def movie_classify(judge_data,movie_data,k):
result=
dist = list((((movie_data.iloc[:6, 1:3] - new_data) ** 2).sum(1)) ** 0.5)
dist_l = pa.dataframe()
dr = dist_l.sort_values(by='dist')[:k]
re = dr.loc[:, 'labels'].value_counts()
return result
str1=input('請輸入該部電影中的打鬥鏡頭次數：')
str2=input('請輸入該部電影中的接吻鏡頭次數：')
new_data=[int(str1),int(str2)]
predicetion=movie_classify(new_data,movie_data,4)
print('這是一部：',predicetion)
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