Machine Learning in Action Chapter 2

今天尝试了第二章的KNN代码，挨个的查了函数的意思，也遇到了一点问题

from numpy import *import operatordef createDataSet():    group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0],[0, 0.1]])    labels = ['A', 'A', 'B', 'B']    return group, labelsdef classify0(inX, dataSet, labels,k):    # inX:要输入的分类坐标   dataSet:给定的进行Training的坐标   labels：各个dataSet对应的标签    dataSetSize = dataSet.shape[0]    # dataSetSize是dataSet的行数    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet    # 为了求两点的距离，坐标相减. tile():将inX变成4行一模一样的array    sqDiffMat = diffMat**2    # 差的平方    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)    # axis=1：各行相加    distances = sqDistances**0.5    # 开根号    sortedDistIndicies = distances.argsort()    #排序，具体说来，按降序排列返回从小到大的原来的序数位置。比如[4,1,3,2],那么就会返回[1,3,2,0]    classCount={}    for i in range(k):        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1        # get是取字典里的元素，如果之前这个voteIlabel是有的，那么就返回字典里这个voteIlabel里的值，如果没有就返回0（此处为引用）    sortedClassCount=sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)    # reverse=True：降序   这里有一个Python2和Python3的一个区别，Python2使用iteritems()，Python使用items()函数    # 不然会报错：AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems'    return sortedClassCount[0][0]group,labels=createDataSet()print(classify0([0,0],group,labels,3))