def classify0(inX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0] 计算行数diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet 计算测试点与所选样本的距离
sqDiffMat = diffMat**2 矩阵单项的平方
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) 矩阵单行的求和
distances = sqDistances**0.5 求距离
sortedDistIndicies = distances.argsort() 距离的从小到大的排序
classCount={}
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] 顺序取距离由小变大的前k位，取对应标签
print(i)
print(sortedDistIndicies[i])
print(voteIlabel)
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1 每个标签出现的次数
print(classCount[voteIlabel])
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) 排序
print(sortedClassCount)
myset={'dataSetSize':dataSetSize,'diffMat':diffMat,'sqDiffMat':sqDiffMat,'sqDistances':sqDistances,'distances':distances,'sortedDistIndicies':sortedDistIndicies,'classCount':classCount}
return sortedClassCount[0][0],myset,classCount
def createDataSet():
group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels = ['A','A','B','B']
return group, labels
#####说明：sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
函数参数解释：sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
sorted第一个参数为list（即[]序列）或者迭代器（本例）。
cmp参数：指定排序时进行比较的函数，可以指定一个函数或者lambda函数，如：
cmp接受一个函数，拿整形举例，形式为:
def f(a,b):
return a-b
如果排序的元素是其他类型的，如果a逻辑小于b，函数返回负数；a逻辑等于b，函数返回0；a逻辑大于b， 函数返回正数就行了
key参数：指定序列中排序的元素，这里调用opertor.itemgetter(1),就是取classcount序列的每个元素第2个值排序。 再如： students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]，其中key=operator.itemgetter(1,2)，就是表示取 students的每个元素的第2个值
reverse参数：接受False 或者True 表示是否逆序
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调用
import os
os.chdir('C:\\Users\\admin\\Desktop')
import kNN
group,label=kNN.createDataSet()
t,myset,sort=kNN.classify0([0,0],group,label,3)
for key in myset:
print(key+':')
print(myset[key])
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需要了解的背景知识
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Python中的sorted函数以及operator.itemgetter函数
operator.itemgetter函数
operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据，参数为一些序号（即需要获取的数据在对象中的序号），下面看例子。
a = [1,2,3]
>>> b=operator.itemgetter(1) //定义函数b，获取对象的第1个域的值
>>> b(a)
2
>>> b=operator.itemgetter(1,0) //定义函数b，获取对象的第1个域和第0个的值
>>> b(a)
(2, 1)
要注意，operator.itemgetter函数获取的不是值，而是定义了一个函数，通过该函数作用到对象上才能获取值。
sorted函数
Python内置的排序函数sorted可以对list或者iterator进行排序，官网文档见：http://docs.python.org/2/library/functions.html?highlight=sorted#sorted，该函数原型为：
sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])
参数解释：
（1）iterable指定要排序的list或者iterable，不用多说；
（2）cmp为函数，指定排序时进行比较的函数，可以指定一个函数或者lambda函数，如：
students为类对象的list，没个成员有三个域，用sorted进行比较时可以自己定cmp函数，例如这里要通过比较第三个数据成员来排序，代码可以这样写：
students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10)]
sorted(students, key=lambda student : student[2])
（3）key为函数，指定取待排序元素的哪一项进行排序，函数用上面的例子来说明，代码如下：
sorted(students, key=lambda student : student[2])
key指定的lambda函数功能是去元素student的第三个域（即：student[2]），因此sorted排序时，会以students所有元素的第三个域来进行排序。
有了上面的operator.itemgetter函数，也可以用该函数来实现，例如要通过student的第三个域排序，可以这么写：
sorted(students, key=operator.itemgetter(2))
sorted函数也可以进行多级排序，例如要根据第二个域和第三个域进行排序，可以这么写：
sorted(students, key=operator.itemgetter(1,2))
即先跟句第二个域排序，再根据第三个域排序。
（4）reverse参数就不用多说了，是一个bool变量，表示升序还是降序排列，默认为false（升序排列），定义为True时将按降序排列。
sorted函数更多的例子可以参考官网文档：https://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting/。
第一章 K-neans算法
1,pip list 查看安装的包
2，os.chdir(‘’)设置工作目录
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3.from import 与import的区别
导入modules，import与from...import的不同之处在于，简单说：
# 如果你想在程序中用argv代表sys.argv，
# 则可使用：from sys import argv
# 一般说来，应该避免使用from..import而使用import语句，
# 因为这样可以使你的程序更加易读，也可以避免名称的冲突
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4.numpy.tile(A,reps)函数的使用，即数组A的重复次数reps
（1）A的类型众多，几乎所有类型都可以：array, list, tuple, dict, matrix以及基本数据类型int, string, float以及bool类型。
reps的类型也很多，可以是tuple，list, dict, array, int,bool.但不可以是float, string, matrix类型。
假定A的维度为d,reps的长度为len
（2）函数操作示例
首先给几个示例：
>>> tile(1.3,2)
array([ 1.3, 1.3])
array([1, 2, 1, 2, 1, 2])
>>> tile((1,2,3),2)
array([1, 2, 3, 1, 2, 3])
>>> a=[[1,2,3],[4,5,5]]
>>> tile(a,2)
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[4, 5, 5, 4, 5, 5]])
>>> tile([1,2,3],[2,2,2,2])
array([
[ [[1, 2, 3, 1, 2, 3],[1, 2, 3, 1, 2, 3]], [[1, 2, 3, 1, 2, 3],[1, 2, 3, 1, 2, 3]] ],
[ [[1, 2, 3, 1, 2, 3], [1, 2, 3, 1, 2, 3]],[[1, 2, 3, 1, 2, 3],[1, 2, 3, 1, 2, 3]] ]
])
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5，数组项目的求和，比如数组A
A.sum(axis=(0或者1)），其中axis=0，表示列求和；axis=1，表示行求和
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6.数组的大小索引函数argsort()
举例： a=numpy.array([1,3,2]) a.argsort()
输出结果为[0,2,1]就是每个向量的值大小的索引
举例： x = numpy.array([[0, 3], [2, 2]]) x.argsort()
[[0,1],[0,0]]