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1.背景

    今后博主会每周定时更新机器学习算法及其python的简单实现。今天学习的算法是KNN近邻算法。KNN算法是一个监督学习分类器类别的算法。

     什么是监督学习，什么又是无监督学习呢。监督学习就是我们知道目标向量的情况下所使用的算法，无监督学习就是当我们不知道具体的目标变量的情况下所使用的。而监督学习又根据目标变量的类别（离散或连续）分为分类器算法和回归算法。

       k-Nearest Neighbor。k是算法中的一个约束变量，整个算法的总体思想是比较简单的，就是将数据集的特征值看作是一个个向量。我们给程序一组特征值，假设有三组特征值，就可以看做是（x1，x2，x3）。系统原有的特征值就可以看做是一组组的（y1，y2，y3）向量。通过求两向量间的距离，我们找出前k个距离最短的y的特征值对。这些y值所对应的目标变量就是这个x特征值的分类。

公式：

2.python基础之numpy

     numpy是python的一个数学计算库，主要是针对一些矩阵运算，这里我们会大量用到它。 介绍一下本章代码中用到的一些功能。

arry：是numpy自带的数组表示，比如本例中的4行2列数字可以这样输入
group=array([[9,400],[200,5],[100,77],[40,300]])

shape:显示（行，列）例：shape(group)=(4,2)

zeros:列出一个相同格式的空矩阵，例：zeros（group）=（[[0,0],[0,0],[0,0],[0,0]]）

tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中，他的功能是重复某个数组。比如tile(A,n)，功能是将数组A重复n次，构成一个新的数组

sum(axis=1)矩阵每一行向量相加

3.数据集

4.代码

代码分三个函数，分别是

创建数据集：
createDataset

from __future__ import division
from numpy import *
import operator

def createDataset():
        group=array([[9,400],[200,5],[100,77],[40,300]])

        labels=['1','2','3','1']
        return group,labels  

数据归一化：

autoNorm

def autoNorm(dataSet):
    minVals = dataSet.min(0)
    maxVals = dataSet.max(0)
    ranges = maxVals - minVals
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))

    m = dataSet.shape[0]
    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))
    #print normDataSet
    normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1)) #element wise divide
   # print normDataSet
    return normDataSet, ranges, minVals

分类函数:

classify

def classify(inX, dataSet, labels, k):
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    distances = sqDistances**0.5
    sortedDistIndicies = distances.argsort()

    classCount={}
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]

        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]

5.显示结果

6.代码下载

 下载地址