k-近邻算法实现(k-NN)

算法思想：计算目标与样本库中所有样本的距离，根据计算出来的距离将所有样本由近到远进行排序，取出前k个样本，将这k个样本中出现次数最多的类型作为目标的类别。

from numpy import *
import operator


def createDataSet():
    group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])
    labels = ['A', 'A', 'B', 'B'