KNN-机器学习算法

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Created on Sep 16, 2010
kNN: k Nearest Neighbors
Input:      inX: vector to compare to existing dataset (1xN)
            dataSet: size m data set of known vectors (NxM)
            labels: data set labels (1xM vector)
            k: number of neighbors to use for comparison (should be an odd number)
Output:     the most popular class label
@author: pbharrin
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from numpy import *
#NumPy是Python语言的一个扩展程序库。支持高端大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
import pdb
pdb.set_trace()#用于调试
import operator#operator 模块是 Python 中内置的操作符函数接口，它定义了算术，比较和与标准对象 API 相对应的其他操作的内置函数。
#operator 模块是用 C 实现的，所以执行速度比 Python 代码快。
from os import listdir#os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。这个列表以字母顺序。 它不包括 '.' 和'..' 即使它在文件夹中。
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    #这个方法每次只能处理一个样本
    #这里的dataSet是一个数组，inX是待分类的样本,K是neighbor的数量
    #inX是以行向量的方式储存的，dataSet也是一行表示一个样本
    #KNN算法几乎不需要“训练”，属于即开即用那种的
    dataSetSize = dataSet.shape[0]#这是样本个数
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet#ile（）函数内括号中的参数代表扩展后的维度，而扩展是通过复制A来运作的，最终得到一个与括号内的参数（reps）维度一致的数组（矩阵）
    #将inX复制为和样本一样多的行数
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)#sum对array求和，如果参数是0，就按列求和，返回一个行向量；如果参数是1，就按行求和，但是也返回一个行向量（从计算的角度来看，是列向量转置之后的）
    distances = sqDistances**0.5#**是python中的幂运算,用在矩阵上的效果的对应位置相乘而不是矩阵乘法中的A*A
    ##现在distances中的每一个元素代表了待求目标点和每一个样本点之间的距离
    sortedDistIndicies = distances.argsort() #argsort是numpy的方法，从小到大排序（不加参数的话），返回的是index而不是排序后的元素本身
    classCount={}#这是个字典类型
    (labels)
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1#给这个类型加一
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)#选出k中数量最大的label
    return sortedClassCount[0][0]##输出最大的label
def createDataSet():
    group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
    #[[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]是list类型的二维向量，转成array可以方便进行向量化计算（array是numpy封装的)
    labels = ['A','A','B','B']
    return group, labels
group,labels=createDataSet()
classify0([0,0],group,labels,3)