K-近邻算法

文章结构

一、算法思想

二、代码及注解（代码来源于书中）

一、算法思想

       K-近邻算法是一种分类方法，其基本思想是：给定一堆  样本（特征） - 标签  数据集，对于新的只有特征的测试样本，选择有标签数据集中与测试样本距离最近的K个样本，然后取这K个样本中样本数量最多的标签作为测试样本的标签。

二、代码及注解（代码来源于书中）

2.1 kNN算法

def classify0(inX,dataset,labels,k):            #inX：用于分类的输入向量    dataSetSize = dataSet.shape[0]              #样本数据集的大小（个数），一行表示一个样本，不同列表示不同特征    diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataset         #将待测试样本复制，复制后的矩阵行列等于训练样本集，这样利用矩阵减法运算    sqDiffMat = diffMat ** 2                        #特征差值的平方    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)             #对特征差值的平方求和    distances = sqDistances ** 0.5    sortedDisrIndicies = distances.argsort()                                                              #按距离从小到大的是顺序排列，输出结果距离数据值对应的索引    classCount = {}                                    #用来存储前k个样本的索引和标签    for i in range(k):        voteIlabel = labels[sortedDisrIndicies[i]]       #找到上上面索引列表对应的标签        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1                                                      #如果classCount中有索引对应的标签，则该标签（字典键）对应的值+1        sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),key = operator.itemgetter(1),reverse = True)                     #iteritems用于生成列表从而排序；itemgetter(1) 表示对列表按第1th属性排序；降序（某个标签个数）排列    return sortedClassCount[0][0]                       #返回数量最多的标签       

2.1.1 函数

（1）tile()  复制函数

     函数格式tile(A,reps)  // A待复制矩阵 ；reps：复制格式

（2）sum(axis=1)    //按第1轴求和（按列）

     sum(sxis=0)    //按第0轴求和（按行）

（3）argsort（x)    //将X中的元素从小到大排列，并返回元素对应的索引值

     argsort(-x)     //将X中的元素从大到小排列，并返回元素对应的索引

（4）dict.get(key, default=None)  //返回元胞键对应的值，如果元胞中没有相应的键，则返回默认值      

（5）iteritems         //将字典以列表的形式输出