K-近邻算法（kNN）详解

from numpy import *
import operator
#导入科学计算包NumPy和运算符模块
def creatDataSet():
    #创建数据集(样本点集)和标签
    group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])
    labels = ['A', 'A', 'B', 'B']
    return group, labels
group, labels = creatDataSet()
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    #K-近邻算法，inX表示输入的要被分类的新数据，dataSet表示用来训练算法的数据集(样本点集)，labels表示标签，k表示用于选择最近邻居的数目(整数)
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    #dataSet.shape[0]读取数据集(样本点集)第一维的长度
    #欧氏距离公式d = ((x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2)^0.5，以下四行代码完成了这个公式的运算
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
    #tile(inX, (dataSetSize, 1))将inX重复dataSetSize次，每次重复一遍，然后每个数据均与dataSet相减
    sqDiffMat = diffMat ** 2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)
    #sqDiffMat.sum(axis = 1)表示将sqDiffMat中的数据横向相加，例如[1.0, 1.1]横向相加后就为[2.1]
    distances = sqDistances ** 0.5
    #
    sortedDistIndicies = distances.argsort()
    #distances.argsort()将得到的distances从小到大排序然后返回索引值给sortedDistIndicies.例如：[3, 1, 4, 0]在执行argsort()后将返回[4, 2, 1, 3]，因为排序后元组从小到大为[0, 1, 3, 4]每个元素在原始元组内的索引值为4、2、1、3
    classCount = {}
    #定义一个字典，用于储存不同标签出现的次数
    for i in range(k):
        #迭代的取前k个样本点的标签，并计算每个标签出现的次数，然后返回距离新数据最近的样本点的标签
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        #返回第sortedDistIndicies[i]个样本点的标签并赋值给voteIlabel
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
        #dict.get(key,default=None)获得classCount中voteIlabel对应的值，然后加1再重新赋值给classCount中的voteIabel
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key = operator.itemgetter(1), reverse = True)
    #将classCount的键按classCount的值的大小从大到小进行排序,key = operator.itemgetter(1)表示获取一域的值(第一个域是零域)，reverse = True表示降序排序
    return sortedClassCount[0][0]
    #返回classCount中value最大的key
result = classify0([1, 0.5], group, labels, 2)
print(result)
#将[1，0.5]作为测试点，检测K-近邻算法是否正常将数据分类