k近接アルゴリズムの実現

欧風距離
訓練データセットが与えられ、新しい入力インスタンスに対して、両者の間の距離が計算され、k個の最小距離のラベルと分類される.通俗的には点から直線への派生であり、点は実例である.直線は分類器です.

import numpy as np
class knn:
   def knn(inX, dataSet, labels, k):
    '''
    :param inX:      
    :param dataSet:        
    :param labels:         
    :param k:         
    :return sortedClassCount[0][0]        
    '''    
    #inX - dataSet
    a = dataSet.shape[0]                    
    b = np.tile(inX, (a, 1)) - dataSet    
    c = b ** 2
    d = c.sum(axis=1)
    e = d ** 0.5
    classCount = {}                        
    for i in range(k):
     f = labels[e[i]]
     classCount[f]= classCount.get(f, 0) + 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key = operater.itemgetter(1), reverse = True)
  return sortedClassCount[0][0]