<机器学习实战>读书笔记--k邻近算法KNN

k邻近算法的伪代码：

　　对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作：

　　(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；

　　(2)按照距离递增次序排列

　　(3)选取与当前点距离最小的k个点

　　(4)确定前k个点所在类别的出现频率

　　(5)返回前k个点出现频率最好的类别作为当前点的预测分类

python函数实现

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Created on Sep 16, 2010
kNN: k Nearest Neighbors

Input:      inX: vector to compare to existing dataset (1xN)
            dataSet: size m data set of known vectors (NxM)
            labels: data set labels (1xM vector)
            k: number of neighbors to use for comparison (should be an odd number)

Output:     the most popular class label

@author: pbharrin
'''

def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    dataSetSize = dataSet.shape[0]      //输入的训练样本集dataSet的列数
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet //先对inX进行向量化处理，使之格式与dataSet一致，然后相减
    sqDiffMat = diffMat**2  //向量对应值差的平方
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)//列的平方和的汇总
    distances = sqDistances**0.5 //开平方求距离
    sortedDistIndicies = distances.argsort()
    classCount={}
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1  //选择距离最小的k个点
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) //排序
    return sortedClassCount[0][0]