Python：k近邻算法实例

原始数据（训练集）如下：

#导入模块numpy并以np作为别名 
import numpy as np
#def定义函数，Python 使用def 开始函数定义，紧接着是函数名，括号内部为函数的参数，
#内部为函数的 具体功能实现代码，如果想要函数有返回值, 
#在 expressions 中的逻辑代码中用return 返回。
def createDataSet():
    #四组二维特征
    group = np.array([[1,101],[5,89],[108,5],[115,8]])
    #四组特征的标签
    labels = ['爱情片','爱情片','动作片','动作片']
    return group, labels
#if __name__ == '__main__':表示组合前边函数，if __name__=="__main__": 语句之前和之后的
#代码都被执行两个等号，两个下划线组成一个下划线，_和__不一样
if __name__ == '__main__':
    #创建数据集
    group, labels = createDataSet()
    #打印数据集
    print(group)
    print(labels)

Python：k近邻算法实例

#导入operator模块，下文的operator.itemgetter()要用到
import operator
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    #numpy函数shape[0]返回dataSet的行数
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    #在列向量方向上重复inX共1次(横向)，行向量方向上重复inX共dataSetSize次(纵向)
    #Numpy的 tile() 函数，就是将原矩阵横向、纵向地复制。tile 是瓷砖的意思，
    #顾名思义，这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来。
    diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
    #二维特征相减后平方
    sqDiffMat = diffMat**2
    #sum()所有元素相加，sum(0)列相加，sum(1)行相加
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    #开方，计算出距离
    distances = sqDistances**0.5
    #返回distances中元素从小到大排序后的索引值
    sortedDistIndices = distances.argsort()
    #定一个记录类别次数的字典
    classCount = {}
    for i in range(k):
        #取出前k个元素的类别
        voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]
        #dict.get(key,default=None),字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值。
        #计算类别次数
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
    #python3中用items()替换python2中的iteritems()
    #key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序
    #key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序
    #reverse降序排序字典
    #sortedClassCount输出结果是：“分类名称，次数”
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
    #返回次数最多的类别,即所要分类的类别
    #sortedClassCount[0][0]表示返回第一个数组的第一个分类名称
    return sortedClassCount[0][0]
 
if __name__ == '__main__':
    #创建数据集
    group, labels = createDataSet()
    #测试集
    test = [101,20]
    #kNN分类
    test_class = classify0(test, group, labels, 3)
    #打印分类结果
    print(test_class)

代码注释：

①Numpy的 tile() 函数，就是将原矩阵横向、纵向地复制。tile 是瓷砖的意思，顾名思义，这个函数就是把数组像瓷砖一样铺展开来。

横向铺展：

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