一、数据参考

二、代码

import numpy as np
import operator


def createDataSet():
    """
    函数说明：创建数据集

    Parameters:
        None

    Returns:
        group - 数据集
        labels - 分类标签

    """
    # 七组二维特征
    group = np.array([[3, 104],
                      [2, 100],
                      [1, 81],
                      [101, 10],
                      [99, 5],
                      [98, 2],
                      [18, 90]])
    # 七组特征的标签
    labels = ['爱情片', '爱情片', '爱情片', '动作片', '动作片', '动作片', "未知"]
    return group, labels


def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    """
    函数说明：kNN算法，分类器

    Parameters:
        inX - 用于分类的数据（测试集）（1*m向量）
        dataSet - 用于训练的数据（训练集）（n*m向量array）
        labels - 分类标准（n*1向量array）
        k - kNN算法参数，选择距离最小的k个点

    Returns:
        sortedClassCount[0][0] - 分类结果

    """
    # numpy函数shape[0]获取dataSet的行数
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    # 将inX重复dataSetSize次并排成一列,即将inX赋值dataSetSize行、1列
    diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet   # tile：复制函数
    # 矩阵数乘：矩阵对应位置元素相乘（array()函数中矩阵的乘积可以使用np.matmul或者.dot()函数。而星号乘 （*）则表示矩阵对应位置元素相乘，与numpy.multiply()函数结果相同）
    sqDiffMat = diffMat ** 2  # 每个元素 ** 2
    # sum()所有元素相加，sum(0)列相加，sum(1)行相加
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    # 开方，计算出距离
    distances = sqDistances ** 0.5  # 每个元素 ** 0.5
    # argsort函数返回的是distances值从小到大排序后的索引值
    sortedDistIndicies = distances.argsort()
    # 定义一个记录类别次数的字典
    classCount = {}
    # 选择距离最小的k个点
    for i in range(k):
        # 取出前k个元素的类别
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        # 字典的get()方法，返回指定键的值，如果值不在字典中返回0
        # 计算类别次数
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
    # python3中用items()替换python2中的iteritems()
    # key = operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序
    # key = operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序
    # reverse降序排序字典
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    print("sortedClassCount:", sortedClassCount)
    # 返回次数最多的类别，即所要分类的类别
    return sortedClassCount[0][0]


if __name__ == '__main__':
    group, labels = createDataSet()

    result = classify0([70, 5], group, labels, 3)
    print(result)

    result = classify0([9, 79], group, labels, 3)
    print(result)

三、运行结果