KNN 算法解析和java 代码及python代码实现(三)
.8 1.6 2.1 0.2 2.3 1.6 0.5 1",
"1.6 2.1 5.2 1.1 0.8 3.6 2.4 4.5 0"]
#测试元组表示
vlist2=["1.0 1.1 1.2 2.1 0.3 2.3 1.4 0.5",
"1.7 1.2 1.4 2.0 0.2 2.5 1.2 0.8",
"1.2 1.8 1.6 2.5 0.1 2.2 1.8 0.2",
"1.9 2.1 6.2 1.1 0.9 3.3 2.4 5.5",
"1.0 0.8 1.6 2.1 0.2 2.3 1.6 0.5",
"1.6 2.1 5.2 1.1 0.8 3.6 2.4 4.5"]
＃ 训练元组和测试元组数据处理方法，将字符查转化为float
def getfloat(varr):
varrlist=[]
for varrelem in varr:
# print float(varrelem)
varrlist.append(float(varrelem))
return varrlist
def getVlist(vlist):
v_list=[]
for v in vlist:
varr=v.split(" ")
v_list.append(getfloat(varr))
return v_list
vlist1=getVlist(vlist1) ＃ 将训练元组处理成float 型的数组
vlist2=getVlist(vlist2)
＃ 获得类别
def getClasses(distance,k):
classes={}
for i in range(k):
dis=distance[i]
if classes.__contains__(dis[1]):
dnum=classes.get(dis[1])+1
del classes[dis[1]]
classes.setdefault(dis[1],int(dnum))
else:
classes.setdefault(dis[1],1)
dicnum=0
classnum=-1 #以下代码为求出数目最大的类别
for dic in classes:
#print dic www.2cto.com
if classes.get(dic)>=dicnum:
dicnum=classes.get(dic)
classnum=dic
return int(classnum)
def knn(vlist1,vlist2):
for v2 in vlist2:
distancelist=getdistances(vlist1,v2)
print "测试元组"
print v2
print '所属类别'
print getClasses(distancelist,3)
knn(vlist1,vlist2)