分类： Python/Ruby
2021-04-09 16:43:11
import numpy as np
import operator
"""
函数说明：创建数据集
Returns：
group -数据集
labels -分类标签
"""
def dataCreat():
#四组二维空间
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__':
#创建数据集
group,labels = dataCreat()
#打印数据集
print(group)
print(labels)
"""
函数说明：knn算法，分类器
Parameters:
inX - 用于分类的数据(测试集)
dataSet - 用于训练的数据(训练集)
labes - 分类标签
k - kNN算法参数,选择距离最小的k个点
Returns:
sortedClassCount[0][0] - 分类结果
"""
def classif(inX,dataSet,labels,k):
#numpy库中的shape返回dataSet的行数
dataSetSize = dataSet.shape[0]
# dataSetSize == 4
#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)
diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet#np.tile()这个函数是复制函数，y复制dataSetSize次，x不变
#相当于[101,20]-[1,101]=[100,-81],其他一样
#二维特征相减后平方
sqdiffMat = diffMat ** 2
#[10000, 6561],
#[ 9216, 4761],
#[ 49, 225],
#[ 196, 144]]
#sum()所有元素相加，sum(0)列相加，sum(1)行相加
sqDistances = sqdiffMat.sum(axis=1)
#[16561, 13977, 274, 340]
# 开方，计算出距离
distances = sqDistances ** 0.5
#[128.68954892,货币代码 118.22436297, 16.55294536, 18.43908891]
# 返回distances中元素从小到大排序后的索引值
sortedDistIndices = distances.argsort()
#[16.55294536,18.43908891,118.22436297,128.68954892]
# 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 = 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
return sortedClassCount[0][0]
if __name__ == '__main__':
# 创建数据集
group, labels = dataCreat()
# 测试集
test = [101, 20]
# kNN分类
test_class = classif(test, group, labels, 3)
# 打印分类结果
print(test_class)
