knn原理及借助电影分类实现knn算法
KNN最近邻算法原理
import pandas as pd
import numpy as np def distance(v1, v2):
"""
距离计算
:param v1:点1
:param v2: 点2
:return: 距离
"""
dist = np.sqrt(np.sum(np.power((v1 - v2), )))
return dist # 加载数据
data = pd.read_excel("./电影分类数据.xlsx")
print("data:\n", data)
print("*" * )
# 获取训练集
train = data.iloc[:, :]
print("train:\n", train)
# 获取训练集的特征值 与目标值
train_x = train.iloc[:, :-]
train_y = train.iloc[:, -]
# 获取测试集
print("*" * )
test = data.columns[-:]
print("test:\n", test) # 进行计算距离
# 循环计算训练集每一个样本与测试集的距离
for i in range(train.shape[]): # 计算距离
dist = distance(train_x.iloc[i,:],test[:]) train.loc[i,'dist'] = dist print(train)
# 对距离按照升序进行排序
train.sort_values(by='dist',inplace=True)
print("*" * )
print("排序后的train:\n",train) # 确定K 值 k值不同结果不同
k =
res = train.loc[:,'电影类型'][:k].mode()[]
print("*" * )
print(res)
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