python k-近鄰算法實(shí)例分享
簡(jiǎn)單說(shuō)明
這個(gè)算法主要工作是測(cè)量不同特征值之間的距離，有個(gè)這個(gè)距離，就可以進(jìn)行分類了。
簡(jiǎn)稱kNN。
已知：訓(xùn)練集，以及每個(gè)訓(xùn)練集的標(biāo)簽。
接下來(lái)：和訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)對(duì)比，計(jì)算最相似的k個(gè)距離。選擇相似數(shù)據(jù)中最多的那個(gè)分類。作為新數(shù)據(jù)的分類。
python實(shí)例
# -*- coding: cp936 -*-
#win系統(tǒng)中應(yīng)用cp936編碼，linux中最好還是utf-8比較好。
from numpy import *#引入科學(xué)計(jì)算包
import operator #經(jīng)典python函數(shù)庫(kù)。運(yùn)算符模塊。
#創(chuàng)建數(shù)據(jù)集
def createDataSet():
group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels=['A','A','B','B']
return group,labels
#算法核心
#inX：用于分類的輸入向量。即將對(duì)其進(jìn)行分類。
#dataSet：訓(xùn)練樣本集
#labels:標(biāo)簽向量
def classfy0(inX,dataSet,labels,k):
#距離計(jì)算
dataSetSize =dataSet.shape[0]#得到數(shù)組的行數(shù)。即知道有幾個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)
diffMat =tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet#tile:numpy中的函數(shù)。tile將原來(lái)的一個(gè)數(shù)組，擴(kuò)充成了4個(gè)一樣的數(shù)組。diffMat得到了目標(biāo)與訓(xùn)練數(shù)值之間的差值。
sqDiffMat =diffMat**2#各個(gè)元素分別平方
sqDistances =sqDiffMat.sum(axis=1)#對(duì)應(yīng)列相乘，即得到了每一個(gè)距離的平方
distances =sqDistances**0.5#開方，得到距離。
sortedDistIndicies=distances.argsort()#升序排列
#選擇距離最小的k個(gè)點(diǎn)。
classCount={}
for i in range(k):
voteIlabel=labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel]=classCount.get(voteIlabel,0)+1
#排序
sortedClassCount=sorted(classCount.iteritems(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
意外收獲
把自己寫的模塊加入到python默認(rèn)就有的搜索路徑：在python/lib/-packages目錄下建立一個(gè) xxx.pth的文件，寫入自己寫的模塊所在的路徑即可
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