kNN（k-nearest neighbor）理解與實現

阿新 • • 發佈：2019-02-05

一、理解

　　kNN三要素：k值選擇、距離度量、分類決策規則
　　流程：計算輸入例項與訓練集中各例項的距離，選出K個最近鄰訓練例項點，然後根據這K個點多數類進行分類。
　　k值選擇:k值選得過小意味著用較小的鄰域中的訓練例項點來進行預測，易出現過擬合；k值過大則相反，易把不太相關的例項點也用來預測，導致出錯
　　距離度量：Lp距離等，常用歐氏距離

二、實現

def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    dataSetSize = dataSet.shape[0]    #得到訓練資料集的樣本數                  
    diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize,1 
)) - dataSet   #計算歐式距離，tile（A,(m，n)）將矩陣A構造成m行n列   
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) #sum（axis=1）按行累加，=0按列累加                 
    distances = sqDistances**0.5
    sortedDistIndicies = distances.argsort()  #得到矩陣中每個元素的排序序號          
    classCount={}                                      
    for 
 i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel) + 1 #D.get(k[,d])->D[k] if k in D,else d. d defaults to none
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    #取出k個值出現頻率最高的，sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False) --> new sorted list 

    return sortedClassCount[0][0]

　文章參考了wphh的文章　

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