機器學習實戰

617035918 發布于2019-07-31 10:30 / 1828人閱讀

摘要：一的實現預測電影的種類返回數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，這里是返回的數字，字典本來就是空的，當檢查到沒有該元素的時候，就加一，這正是為何這里的之后需要加一距離公式如下對于代碼值得注意的地方有的使用字典的使用

一、KNN的實現 1.預測電影的種類

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返回數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，這里是返回的數字0，
        #字典本來就是空的，當檢查到沒有該元素的時候，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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