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简介
这里通过python的绘图工具Matplotlib包可视化实现机器学习中的KNN算法。
需要提前安装python的Numpy和Matplotlib包。
KNN–最近邻分类算法，算法逻辑比较简单，思路如下：
1.设一待分类数据iData,先计算其到已标记数据集中每个数据的距离，例如欧拉距离sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)；
2.然后根据离iData最近的k个数据的分类，出现次数最多的类别定为iData的分类。
KNN——最近邻算法python代码
代码实现：
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
def KNNClassify(labelData,predData,k): #数据集包含分类属性
#labelData 是已经标记分类的数据集
#predData 未分类的待预测数据集
labShape = labelData.shape
for i in range(predData.shape[0]): #以predData的每行数据进行遍历
iData = predData[i]
iDset = np.tile(iData,(labShape[0],1)) #将iData重复，扩展成与labelData同形的矩阵
#这里用欧拉距离sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)
diff = iDset[...,:-1] - labelData[...,:-1]
diff = diff**2
distance = np.sum(diff,axis=1)
distance = distance ** 0.5 #开根号
sortedIND = np.argsort(distance) #排序，以序号返回。
classCount = { }
for j in range(k): #计算距离最近的前k个标记数据的类别
voteLabel = labelData[sortedIND[j],-1]
classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0)+1
maxcls = max(classCount,key=classCount.get) #类别最多的，返回键名（类别名）
predData[i][...,-1] = maxcls
return predData 
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