机器学习 k-临近算法
程序清单一:
from numpy import *
import operator def creatDataSet():
group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels = ["A","A","B","B"]
return group,labels def classify0(inX,dataSet,labels,k):
dataSetSize = dataSet.shape[0]
diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)
distances = sqDistances **0.5
sortedDistIndicis = distances.argsort()
print(sortedDistIndicis)
classCount = {}
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicis[i]]
print(voteIlabel)
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0)+1
print(classCount)
print(classCount)
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),key = operator.itemgetter(1),reverse = True)
print(sortedClassCount)
print(sortedClassCount[0][0])
return sortedClassCount[0][0]
group,labels = creatDataSet()
classify0([0,0],group,labels,3)
源代码中print是为了便于理解代码。
numpy 库中 :tile函数用法 :http://www.cnblogs.com/zibu1234/p/4210521.html
sorted:http://blog.163.com/zhuandi_h/blog/static/1802702882012111284632184/
python iteritems(),itemgetter(),sorted():http://blog.csdn.net/u013713637/article/details/39521187
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