6-基于python3.6实现KNN的算法(枚举思路)

参考《机器学习实战》

    本文是用枚举法实现KNN算法的，并非用KD树。枚举法即计算出全部的已有输入实例点到目标实例点的距离，排序后选出距离最小的K个点，就是最邻近的K个点。本文的输入实例只有两维，用欧氏距离公式去度量距离的。本文是针对像我这样的新手，对每句代码都进行详细的解释，若看不懂，请留言让我改进。

from numpy import *
#导入numpy模块中的所有内容
import operator
#导入operator模块，该模块定义了逻辑，比较，算术等操作函数，如not_()等


#生成数据集


def create_data():
    dataset = array([[1.1,1],[1,1.1],[0,0.1],[0.1,0]])
#输入实例点X(二维)，4个
#array函数位于numpy模块，这里用法是将多个序列组成二维数组
    lables = ['A','A','B','B']
#X对应Y值，即输入实例点对应的类别
    return dataset,lables


#定义KNN分类器


#d=新的输入实例点，data=已有的输入实例点，lable=data对应的类别，k = 要找到离d最近的k个点
#假设d=[1,1]
def classify(d,data,lable,k):
    num = data.shape[0]
#找出二维data数组的行数，本例中行数就是已有的输入实例点数，4个点
#shape函数位于numpy模块，用于查看矩阵或者数组的维数。shape[1]查看列数
    d_array = tile(d, (num,1))
#构造出来的数组是array([1,1],[1,1],[1,1],[1,1])
#tile函数位于numpy模块，tile(x, (m,n)即用x作为元素，构造m行n列数组
    dif = data - d_array
#已有的输入实例点和目标实例点d的坐标差值,本例为array([0.1,0],[0,0.1],[-1,-0.9],[-0.9,-1])
    dif = dif ** 2
#每个坐标差值都取平方,本例为array([0.01,0],[0,0.01],[1,0.81],[0.81,1])
    dif = dif.sum(axis=1)
#本例为array(0.01,0.01,1.81,1.81)
#sum函数位于numpy模块，sum(axis=1)即将数组的每一行的行内元素相加
    distance = dif ** 0.5
#计算目标输入实例点与已有的每个输入实例点的距离,本例为array(0.1,0.1,1.34,1.34)
    distance = dif.argsort()
#将距离从小到大排序，排序返回结果是每个距离对应的索引(0,1,2,3)
    print(distance)
#打印结果

#找出最近的k个点
    class_count = {}
#创建字典，键是类别Y值，值是类别出现的次数
    for i in range(k):
#取排序后的前k个输入实例点
        temp = lable[distance[i]]
#取出输入实例点对应的类别
        class_count[temp] = class_count.get(temp,0) + 1
#对该类别进行统计
#get()是dict的函数,dict.get(键,默认值)，若键存在，则返回键对应的值；若键不存在，则返回设置好的默认值
    result = sorted(class_count.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
#sorted(排序对象，按第几个属性排序，True是逆序)
    return result[0][0]
#返回结果的第一个元素的第一个属性，也就是类别


#实现KNN


dataset,lables = create_data()
result = classify([1,1],dataset,lables,3)
print(result)

最后

以上就是紧张发卡为你收集整理的6-基于python3.6实现KNN的算法(枚举思路)的全部内容，希望文章能够帮你解决6-基于python3.6实现KNN的算法(枚举思路)所遇到的程序开发问题。

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