對未知類別屬性的資料集中的每個點依次執行以下操作:
import numpy as np
import operator
def createdataset():
group=np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels=['a','a','b','b']
return group,labels
def classif0(inx,dataset,labels,k=2):
datasetsize=dataset.shape[0]
diffmat=np.tile(inx,(datasetsize,1))-dataset
sqdiffmat=diffmat**2
sqdistances=sqdiffmat.sum(axis=1)
distances=sqdistances**0.5
print(distances)
sorteddistindicies=distances.argsort()#argsort函式返回的是陣列值從小到大的索引值
print(sorteddistindicies)
classcount={}
for i in range(k):
voteilabel=labels[sorteddistindicies[i]]
classcount[voteilabel]=classcount.get(voteilabel,0)+1#dict.get(key, default=none) key -- 字典中要查詢的鍵。default -- 如果指定鍵的值不存在時,返回該預設值值
sortedclasscount=sorted(classcount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=true) #按第二個價值來排序
return sortedclasscount[0][0]
a=input()
b=[int(x) for x in a.split()]
dataset,labels=createdataset()
print(classif0(b,dataset,labels))
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