kNN分類演算法的Python實現

2022-08-21 01:39:13 字數 1507 閱讀 3038

from numpy import *


import


operator


defcreatedataset():


group = array([[1.0, 1.1], [2.0, 2.0], [0, 0], [4.1, 5.1]])


labels = ['


a', '


b', '


c', 'd'


]    


return


group, labels


defclassify0(inx, dataset, labels, k):


""":param inx: 用於分類的輸出向量


:param dataset:輸入的樣本集


:param labels:標籤向量


:param k:用於選擇最近鄰居的樹目


:return:


"""datasetsize = dataset.shape[0]  #


得到資料集的行數


diffmat = tile(inx, (datasetsize, 1)) - dataset  #


tile生成和訓練樣本對應的矩陣，並與訓練樣本求差


sqdiffmat = diffmat ** 2sqdistances = sqdiffmat.sum(axis=1)  #


將矩陣的每一行相加


distances = sqdistances ** 0.5sorteddistindicies = distances.argsort()  #


從小到大排序 返回對應的索引位置


classcount ={}


for i in


range(k):


voteilabel = labels[sorteddistindicies[i]]  #


找到該樣本的型別


classcount[voteilabel] = classcount.get(voteilabel, 0) + 1  #


在字典中將該型別加一


sortedclasscount = sorted(classcount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=true)  #


reverse = true代表降序


return sortedclasscount[0][0]  #


排序並返回出現最多的那個型別

import


knngroup,labels =knn.createdataset()


print(knn.classify0([0,0],group,labels,3))


print(knn.classify0([1,2],group,labels,3))


print(knn.classify0([3,3],group,labels,3))


print(knn.classify0([5,5],group,labels,3))
ca

bd實驗環境：ubuntu18.04+pycharm+python3.6+numpy

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