Python实现KNN

深藏阁楼爱情的钟 2022-02-28 10:52 209阅读 0赞

# -*- coding: utf-8 -*-
    import numpy as np
    import operator
    
    
    def knnClassify(inX, dataSet, labels, k):
        """ KNN算法 :param inX: 待判断样本的特征 :param dataSet: 数据集各个样本的特征 :param labels: 样本集的标签 :param k: 取前k个结果 """
        dataSetSize = dataSet.shape[0]
        
        # 计算输入的向量inX与所有样本的距离，最小二乘法
        diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
        sqDiffMat = diffMat ** 2
        sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)
        distances = sqDistances ** 0.5
        
        # 对距离大小进行排序
        sortedDistIndices = distances.argsort()
        classCount = { }
        
        # 选择距离最小的 K 个点，以label为键，频数为值
        for i in range(k):
            voteLabel = labels[ sortedDistIndices[i] ]
            classCount[ voteLabel ] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1
        
        # 按照类别的数量多少进行排序
        sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)  
        print(sortedClassCount[0][0])
        return sortedClassCount[0][0]  # 返回类别数最多的类别名称
        
    
    if __name__ == '__main__':
        inX = np.array([2,2.2,1.9])
        dataSet = np.array([
            [1,1,1],
            [0.9,0.9,0.9],
            [1.2,1,1.1],
            [1.1,0.9,1],
            [2,2.1,2.2],
            [2.2,2.1,2],
            [2.1,2.3,1.9],
            [1.8,2.1,2],
            [3,3.2,3.1],
            [2.9,2.9,3],
            [2.8,3,3.1],
            [3.2,3.1,3]
        ])
        labels = np.array([1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3])
        k = 3
        knnClassify(inX, dataSet, labels, k)

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