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原创 kNN代码

伪码： #（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序 #（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个点中出现频率最高的类别作为当前点的预测分类代码： def classify0(inX,dataSet,labels,k): dateSetsize=dataSet.shape[0]

2017-08-24 20:59:35 317

原创 Numpy_tile函数（kNN算法）

tile函数:

2017-08-24 19:36:08 226

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