資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：一的實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)電影的種類返回?cái)?shù)組值的從小到大的索引值字典的，返回鍵的值，如果不在返回，這里是返回的數(shù)字，字典本來就是空的，當(dāng)檢查到?jīng)]有該元素的時(shí)候，就加一，這正是為何這里的之后需要加一距離公式如下對(duì)于代碼值得注意的地方有的使用字典的使用
一、KNN的實(shí)現(xiàn) 1.預(yù)測(cè)電影的種類
import numpy as np
import operator
def createDataSet():
group = np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels = ["A","A","B","B"]
return group, labels
def classify(inx, dataSet, labels, k):
dataSetsize = dataSet.shape[0]
diffMat = np.tile(inx, (dataSetsize,1)) - dataSet
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
distances = sqDistances**0.5
sortedDistIndicies = distances.argsort() #argsort返回?cái)?shù)組值的從小到大的索引值
classCount = {}
for i in range(k):
voteIlabels = labels[sortedDistIndicies[i]]
#dict.get(key, default=None)
#字典的get，返回鍵的值，如果不在返回None，這里是返回的數(shù)字0，
#字典本來就是空的，當(dāng)檢查到?jīng)]有該元素的時(shí)候，就加一，這正是為何這里的get之后需要加一
classCount[voteIlabels] = classCount.get(voteIlabels,0)+1
sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
if __name__ == "__main__":
group, labels = createDataSet()
test = [1,2]
test_class = classify(test, group, labels, 3)
print(test_class)
tips:
KNN距離公式如下：
$$ L{p}(X{i},Y{i})=(sum_{i=1}^{n}left | X{i}^{(l)}-X{j}^{(l)} ight |^{p})^{frac{1}{p}} $$
對(duì)于代碼值得注意的地方有 1.np.tile的使用
? 2.字典get的使用
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摘要：貢獻(xiàn)者飛龍版本最近總是有人問我，把這些資料看完一遍要用多長(zhǎng)時(shí)間，如果你一本書一本書看的話，的確要用很長(zhǎng)時(shí)間。為了方便大家，我就把每本書的章節(jié)拆開，再按照知識(shí)點(diǎn)合并，手動(dòng)整理了這個(gè)知識(shí)樹。 Special Sponsors showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018907426?w=1760&h=200); 貢獻(xiàn)者：飛龍版...
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摘要：請(qǐng)回復(fù)這個(gè)帖子并注明組織個(gè)人信息來申請(qǐng)加入。版筆記等到中文字幕翻譯完畢后再整理。數(shù)量超過個(gè)，在所有組織中排名前。網(wǎng)站日超過，排名的峰值為。主頁(yè)歸檔社區(qū)自媒體平臺(tái)微博知乎專欄公眾號(hào)博客園簡(jiǎn)書合作侵權(quán)，請(qǐng)聯(lián)系請(qǐng)抄送一份到贊助我們 Special Sponsors showImg(https://segmentfault.com/img/remote/1460000018907426?w=1...
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