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617035918 发布于2019-07-31 10:30 / 1839人阅读

摘要：一的实现预测电影的种类返回数组值的从小到大的索引值字典的，返回键的值，如果不在返回，这里是返回的数字，字典本来就是空的，当检查到没有该元素的时候，就加一，这正是为何这里的之后需要加一距离公式如下对于代码值得注意的地方有的使用字典的使用

一、KNN的实现 1.预测电影的种类

import numpy as np
import operator
def createDataSet():
    group = np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
    labels = ["A","A","B","B"]
    return group, labels
def classify(inx, dataSet, labels, k):
    dataSetsize = dataSet.shape[0]
    diffMat = np.tile(inx, (dataSetsize,1)) - dataSet
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    distances = sqDistances**0.5
    sortedDistIndicies = distances.argsort()            #argsort返回数组值的从小到大的索引值
    classCount = {}
    for i in range(k):
        voteIlabels = labels[sortedDistIndicies[i]]
        #dict.get(key, default=None)
        #字典的get，返回键的值，如果不在返回None，这里是返回的数字0，
        #字典本来就是空的，当检查到没有该元素的时候，就加一，这正是为何这里的get之后需要加一
        classCount[voteIlabels] = classCount.get(voteIlabels,0)+1 
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]
if __name__ == "__main__":
    group, labels = createDataSet()
    test = [1,2]
    test_class = classify(test, group, labels, 3)
    print(test_class)

tips:

KNN距离公式如下：

$$ L{p}(X{i},Y{i})=(sum_{i=1}^{n}left | X{i}^{(l)}-X{j}^{(l)} ight |^{p})^{frac{1}{p}} $$

对于代码值得注意的地方有 1.np.tile的使用

2.字典get的使用

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