KNN算法--python实现

 1 #coding:utf-8
 2 import pandas as pd
 3 import numpy as np
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 5 class KNNa(object):
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 7     #获取训练数据集
 8     def getTrainData(self):
 9         dataSet = pd.read_csv(‘C:\pythonwork\practice_data\iris.csv‘, header=None)
10         dataSetNP = np.array(dataSet[1:150])
11         trainData = dataSetNP[:,0:dataSetNP.shape[1]-1]   #获得训练数据
12         labels = dataSetNP[:,dataSetNP.shape[1]-1]    #获得训练数据类别
13         return trainData,labels
14     #得到测试数据的类别
15     def classify(self, testData, trainData, labels, k):
16         #计算测试数据与训练数据之间的欧式距离
17         dist = []
18         for i in range(len(trainData)):
19             td = trainData[i,:]   #训练数据
20             dist.append(np.linalg.norm(testData - td))   #欧式距离
21         dist_collection = np.array(dist)   #获得所有的欧氏距离，并转换为array类型
22         dist_index = dist_collection.argsort()[0:k]   #按升序排列，获得前k个下标
23         k_labels = labels[dist_index]   #获得对应下标的类别
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25         #计算k个数据中，类别的数目
26         k_labels = list(k_labels)   #转换为list类型
27         labels_count = {}
28         for i in k_labels:
29             labels_count[i] = k_labels.count(i)  #计算每个类别出现的次数
30         testData_label = max(labels_count, key=labels_count.get)   #次数出现最多的类别
31         return testData_label
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34 if __name__ == ‘__main__‘:
35     kn = KNNa()
36     trainData,labels = kn.getTrainData()   #获得训练数据集,iris从第2行到第150行的149条数据
37     testData = np.array([5.1, 3.5, 1.4, 0.2])   #取iris中的数据的第1行
38     k = 10   #最近邻数据数目
39     testData_label = kn.classify(testData,trainData,labels,k)    #获得测试数据的分类类别
40     print ‘测试数据的类别：‘,testData_label