机器学习——分类算法1：k-近邻（KNN）思想和代码k-近邻（KNN）思想：代码

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我是靠谱客的博主高贵银耳汤，这篇文章主要介绍机器学习——分类算法1：k-近邻（KNN）思想和代码k-近邻（KNN）思想：代码，现在分享给大家，希望可以做个参考。

k-近邻（KNN）思想：

一个样本数据集合（亦称训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数，最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

代码

python3版本代码（对于小白，在每次测试时候，可以打断点到测试那里，更容易理解）：

复制代码

from numpy import *
import operator

#导入数据和标签,此处为手写，也可以直接导入其他文本数据集
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
group, labels = createDataSet()

#测试
print("group:")
print(group)
print("labels:")
print(labels)
print("---------"*10)
###################################################################################################################
#K紧邻算法
'''
1、计算已知类别数据集中的点与当前点的距离；
2、按照距离递增次序排序；
3、选取与当前点距离最小的k个点；
4、确定前k个点所在类别的出现频率
5、返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类
'''
def KNN(inX, dataSet, labels, k):
    """
    :param inX: 输入点
    :param dataSet: 数据集
    :param labels: 标签集
    :param k: 选择最近邻居的数目
    :return:分类标签A或者B
    """
    dataSetSize = dataSet.shape[0]#获取数据集的行数为 4

#1、计算距离：欧式计算公式d=sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 )，下面计算全部是矩阵计算
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet# 相当于x1-x2，但是这是矩阵运算,而tile方法是扩充成和Setdata一样行数
    sqDiffMat = diffMat**2#这个是平方
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)#这个是横向求和
    distances =sqDistances**0.5#开根号
    #查看该点与各个数据集的距离
    print("距离各点距离：")
    print(distances)

# 2、返回的是升序排序后的distances的下标索引
    sortedDistIndices = distances.argsort()
    #查看排序后索引
    print("排序后索引：")
    print(sortedDistIndices)

#3、4、找出距离inX最近的k个标签,就是排序后，sortedDistIndices前k个值的索引，并确定频率
    classCount = {}#字典dict类型，存放标签的个数
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]#找到索引对应的标签  A或者B
        count = classCount.get(voteIlabel, 0) #dict.get方法,找到voteIlabel的值，如果不存在则返回一个0并存入dict，存在则不用管
        classCount[voteIlabel] = count + 1#统计距离inX近的标签
    #查看标签个数，即频率
    print("标签的频率：")
    print(classCount)

#5、对频率进行排序，python3以上用classCount.items()，3以下classCount.iteritems()
    #这里使用了sorted()函数sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)，items()将dict分解为元组列表，operator.itemgetter(1)表示按照第二个元素的次序对元组进行排序，注意sort()的区别
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

#可以查看一下这是sorted()后的元组
    print("转换后的元组合：")
    print(sortedClassCount)
    print("---------"*10)

#返回第一个就是频率最高的那一个
    return sortedClassCount[0][0]

#测试KNN,对于点随便自己手动输入，我这里输入的是[1,3]
print("分类为："+KNN([1, 3], group, labels, 3))

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from numpy import *
import operator


#导入数据和标签,此处为手写，也可以直接导入其他文本数据集
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
group, labels = createDataSet()

#测试
print("group:")
print(group)
print("labels:")
print(labels)
print("---------"*10)
###################################################################################################################
#K紧邻算法
'''
1、计算已知类别数据集中的点与当前点的距离；
2、按照距离递增次序排序；
3、选取与当前点距离最小的k个点；
4、确定前k个点所在类别的出现频率
5、返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类
'''
def KNN(inX, dataSet, labels, k):
    """
    :param inX: 输入点
    :param dataSet: 数据集
    :param labels: 标签集
    :param k: 选择最近邻居的数目
    :return:分类标签A或者B
    """
    dataSetSize = dataSet.shape[0]#获取数据集的行数为 4

    #1、计算距离：欧式计算公式d=sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 )，下面计算全部是矩阵计算
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet# 相当于x1-x2，但是这是矩阵运算,而tile方法是扩充成和Setdata一样行数
    sqDiffMat = diffMat**2#这个是平方
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)#这个是横向求和
    distances =sqDistances**0.5#开根号
    #查看该点与各个数据集的距离
    print("距离各点距离：")
    print(distances)

    # 2、返回的是升序排序后的distances的下标索引
    sortedDistIndices = distances.argsort()
    #查看排序后索引
    print("排序后索引：")
    print(sortedDistIndices)

    #3、4、找出距离inX最近的k个标签,就是排序后，sortedDistIndices前k个值的索引，并确定频率
    classCount = {}#字典dict类型，存放标签的个数
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]#找到索引对应的标签  A或者B
        count = classCount.get(voteIlabel, 0) #dict.get方法,找到voteIlabel的值，如果不存在则返回一个0并存入dict，存在则不用管
        classCount[voteIlabel] = count + 1#统计距离inX近的标签
    #查看标签个数，即频率
    print("标签的频率：")
    print(classCount)

    #5、对频率进行排序，python3以上用classCount.items()，3以下classCount.iteritems()
    #这里使用了sorted()函数sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)，items()将dict分解为元组列表，operator.itemgetter(1)表示按照第二个元素的次序对元组进行排序，注意sort()的区别
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

    #可以查看一下这是sorted()后的元组
    print("转换后的元组合：")
    print(sortedClassCount)
    print("---------"*10)

    #返回第一个就是频率最高的那一个
    return sortedClassCount[0][0]

#测试KNN,对于点随便自己手动输入，我这里输入的是[1,3]
print("分类为："+KNN([1, 3], group, labels, 3))