KNN分类算法

是机器学习算法的一种。
大概思想是人以群分，物以类聚。
在分类时，选择距离预测点最近的前K个点，作为判断预测点类别的依据。
距离的计算：可以采用欧式距离、曼哈顿距离等等。

举个例子。电影分类的例子，以唐人街探案为例，参考：https://blog.csdn.net/weixin_45626815/article/details/109188186
1、有下面的图片中的数据推测《唐人街探案》属于那种电影类型。

import math

movie_data = {“宝贝当家”: [45, 2, 9, “喜剧片”],
“美人鱼”: [21, 17, 5, “喜剧片”],
“澳门风云3”: [54, 9, 11, “喜剧片”],
“功夫熊猫3”: [39, 0, 31, “喜剧片”],
“谍影重重”: [5, 2, 57, “动作片”],
“叶问3”: [3, 2, 65, “动作片”],
“伦敦陷落”: [2, 3, 55, “动作片”],
“我的特工爷爷”: [6, 4, 21, “动作片”],
“奔爱”: [7, 46, 4, “爱情片”],
“夜孔雀”: [9, 39, 8, “爱情片”],
“代理情人”: [9, 38, 2, “爱情片”],
“新步步惊心”: [8, 34, 17, “爱情片”]}

测试样本 唐人街探案": [23, 3, 17, “？片”]

#下面为求与数据集中所有数据的距离代码：
x = [23, 3, 17]
KNN = []
for key, v in movie_data.items():
d = math.sqrt((x[0] - v[0]) ** 2 + (x[1] - v[1]) ** 2 + (x[2] - v[2]) ** 2)
KNN.append([key, round(d, 2)])

输出所用电影到 唐人街探案的距离

print(KNN)

#按照距离大小进行递增排序
KNN.sort(key=lambda dis: dis[1])

#选取距离最小的k个样本，这里取k=5；
KNN=KNN[:5]
print(KNN)

#确定前k个样本所在类别出现的频率，并输出出现频率最高的类别
labels = {“喜剧片”:0,“动作片”:0,“爱情片”:0}
for s in KNN:
label = movie_data[s[0]]
labels[label[3]] += 1
labels =sorted(labels.items(),key=lambda l: l[1],reverse=True)
print(labels,labels[0][0],sep=‘\n’)
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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_45626815/article/details/109188186