1 # -*- coding: UTF-8 -*-
2 import numpy as np
3 import operator
4
5 def createDataSet():
6 #四组二维特征
7 group = np.array([[1,101],[5,89],[108,5],[115,8]])
8 #四组特征的标签
9 labels = ['爱情片','爱情片','动作片','动作片']
10 return group, labels
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13 def classify0(test, group, labels, k):
14 #得到作差后的新数组
15 diffmat=test-group
16 sqdiffmat=diffmat**2
17 #sum()所有元素相加，sum(0)所有列相加得到新的列表，sum(1)所有行相加
18 dis1=sqdiffmat.sum(axis=1)
19 dis=dis1**0.5
20 #返回一个列表的顺序排序索引
21 sorted_disindex=dis.argsort()
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23 classCount={} #创建空字典
24 for i in range(k):
25 #取出前k个元素的类别
26 votelabel = labels[sorted_disindex[i]]
27 #dict.get(key,default=None),字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值。
28 #计算类别次
29 classCount[votelabel]=classCount.get(votelabel,0) + 1
30 # #key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序
31 #key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序
32 #reverse降序排序字典
33 sortedclassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
34 return sortedclassCount[0][0]
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37 if __name__ == '__main__':
38 #创建数据集
39 group, labels = createDataSet()
40 #测试集
41 test = [101,20]
42 #kNN分类
43 test_class = classify0(test, group, labels, 3)
44 #打印分类结果
45 print(test_class)
