實戰02 近朱者赤，近墨者黑——kNN

classify0(待判定的樣本向量， 數據集矩陣， 標籤向量， k值（選前k個）)

sqDiffMat.sum(axis=1) 表示同一行累加（axis=0表示同一列累加）
pycharm->Ctrl+A(全選)->Ctrl+Alt+L（格式化代碼）
shell中 導入模塊 import kNN
from imp import * ————> reload（kNN）

不同k值，綠色點的分類不同

創建kNN：

準備數據：

• 從文本文件中解析數據
  returnMat，classLabelVector
• 分析數據：使用Matplotlib創建散點圖
• 歸一化數值
  歸一化到[0,1]或者[-1,1]區間

測試算法：
評估算法的正確率，如將數據的90%作爲訓練樣本來訓練分類器，其餘10%去測試分類器，檢測分類器的正確率。（或交叉驗證法）

示例：手寫識別系統（美國郵件分揀系統）