标签:KNN classCount Python testX labels dataSet 3.5 import
〇、目标
1、使用pycharm工具创建项目demo;
2、使用python语言实现KNN算法。
一、创建脚本文件
二、编写KNN算法程序
KNN算法所阐述的核心思想在KNN.py文件的注释部分具有详细的介绍,编辑KNNTest.py文件进行KNN算法思想的验证实现。KNN.py代码为:
# coding=utf-8 from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array([[1.0, 0.9], [1.0, 1.0], [0.1, 0.2], [0.0, 0.1]]) labels = ['A', 'A', 'B', 'B'] return group, labels def KNNClassify(newInput, dataSet, labels, k): numSamples = dataSet.shape[0] # shape[0]表示行数 diff = tile(newInput, (numSamples, 1)) - dataSet # 按元素求差值 squaredDiff = diff ** 2 # 将差值平方 squaredDist = sum(squaredDiff, axis = 1) # 按行累加 distance = squaredDist ** 0.5 # 将差值平方和求开方,即得距离 sortedDistIndices = argsort(distance) classCount = {} # define a dictionary (can be append element) for i in range(k): voteLabel = labels[sortedDistIndices[i]] classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1 maxCount = 0 for key, value in classCount.items(): if value > maxCount: maxCount = value maxIndex = key return maxIndex
KNNTest.py代码为:
# coding=utf-8 import KNN from numpy import * dataSet, labels = KNN.createDataSet() testX = array([1.2, 1.0]) k = 3 outputLabel = KNN.KNNClassify(testX, dataSet, labels, 3) print("Your input is:", testX, "and classified to class: ", outputLabel) testX = array([0.1, 0.3]) outputLabel = KNN.KNNClassify(testX, dataSet, labels, 3) print("Your input is:", testX, "and classified to class: ", outputLabel)
三、运行观察结果
标签:KNN,classCount,Python,testX,labels,dataSet,3.5,import 来源: https://www.cnblogs.com/liujinhui/p/16379904.html
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