kNN算法的python代码和注释

最新推荐文章于 2022-01-27 12:14:54 发布

boat_lee

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分类专栏：算法文章标签： kNNpython

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010451580/article/details/52605807

本文介绍了Python中k-近邻算法（k-Nearest Neighbor, kNN）的实现，包括欧氏距离计算、数据集处理和分类过程。通过代码注释帮助理解每个步骤，例如数据集的创建、归一化、文件读取和分类函数classify0的细节。同时，展示了在手写数字识别和约会数据集上的应用实例。" 84830583,5603262,Greenplum与HBase：大数据存储与处理的对比,"['大数据', '数据库', 'Greenplum', 'HBase', 'OLAP/OLTP']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

因为用matalb较多，刚接触pyton很多代码不懂，给出一些注释。只注释部分函数，不解释算法。

对算法的详细注释请参考：k-近邻算法(k-Nearest Neighbor)  http://m.blog.youkuaiyun.com/article/details?id=52032520&from=singlemessage&isappinstalled=0

'''
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
'''
from numpy import *
import operator
from os import listdir

#这个listdir是用来列出文档路径的

def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    dataSetSize = dataSet.shape[0]

#dataSet.shape[0],类似于matalb里的size（dataSet，1）
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet

#tile类似于matalb里的repmat tile([1,1],(2,2))就是把【1，1】复制成两行两列的矩阵
    sqDiffMat = diffMat**2

#这的**就是求平方，但***不是求3次方

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