k-近邻算法解决分类问题

简单地说，k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

即，假设样本数据集已知各个特征值和其类别，在输入没有类别标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，计算两数据点之间的欧几里得距离，选择前k个距离最小（特征最相似）的数据所对应的分类标签，出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

1.导入科学计算包NumPy和运算符模块，使用createDataSet函数创建数据集和标签，结果如表格所示：

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']
    return group, labels

样本特征及分类

	特征1	特征2	分类
样本1	1.0	1.1	A
样本2	1.0	1.0	A
样本3	0	0	B
样本4	0	0.1	B

2.编写k-近邻算法函数

def classify0(inX, dataSet, labels