kNN分类器和两个-Python

kNN基本分类器，以及两个运用kNN算法的实例：约会网站的配对和手写识别系统，包含数据源。

#coding=utf-8
from numpy import *
import operator

def  createDataSet（）:
	group = array（[[1.0 1.1] [1.0 0.1] [0 0] [0 0.1][2.2 2.4] [2.1 2.0]]）
	labels = [‘A‘ ‘A‘ ‘B‘ ‘B‘ ‘C‘ ‘C‘]
	return group labels

def classify0（inX dataSet labels k）:
	dataSetSize = dataSet.shape[0]   #矩阵行数
	diffMat = tile（inX （dataSetSize 1）） - dataSet  #将数组inX重复（dataSetSize行1列）次
	sqDiffMat = diffMat**2  #4*2矩阵每一个数都平方
	sqDistances = sqDiffMat.sum（axis=1） #矩阵的每一行相加4*1
	distances = sqDistances**0.5
	sortedDistIndicies = distances.argsort（）  #返回数组按从小打到排序的索引值
	classCount = {}
	for i in range（k）:
		voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]  #距离最小的label依次返回
		classCount[voteIlabel] = classCount.get（voteIlabel 0） + 1 #get（key default）返回key键的值，不存在则返回默认值
	#sorted第一个参数是对象的元组列表，第二个参数是对象的第1个域值（比较项），第三个是逆序
	sortedClassCount = sorted（classCount.items（） key=operator.itemgetter（1） reverse=True）
	return sortedClassCount[0][0] #最后取列表第一个元素的第一项，即是数量最多的类别

#Python引入了一个变量__name__，当文件是被调用时，__name__的值为模块名，当文件被执行时，__name__为‘__main__‘。
#加入if这句话，在其他函数调用此类时，下面的调试输出语句不执行
if __name__ == “__main__“: 
	group labels = createDataSet（）
	classification = classify0（[1.8 2.1] group labels 3）
	print（classification）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       1616  2018-11-04 18:13  kNN.py

     文件       3321  2018-11-04 13:20  kNN1.py

     文件       1866  2018-11-04 18:42  kNN2.py

     文件       1088  2010-10-07 21:35  digits\testDigits\0_0.txt

     文件       1088  2010-10-07 21:35  digits\testDigits\0_1.txt

     文件       1088  2010-10-07 21:35  digits\testDigits\0_10.txt

     文件       1088  2010-10-07 21:35  digits\testDigits\0_11.txt

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     文件       1088  2010-10-07 21:35  digits\testDigits\0_3.txt

     文件       1088  2010-10-07 21:35  digits\testDigits\0_30.txt

     文件       1088  2010-10-07 21:35  digits\testDigits\0_31.txt

     文件       1088  2010-10-07 21:35  digits\testDigits\0_32.txt

............此处省略2861个文件信息