Function getClosest

KNN/KNN.py:66–120

预测样本x的标记。 获取方式通过找到与样本x最近的topK个点，并查看它们的标签。 查找里面占某类标签最多的那类标签 （书中3.1 3.2节） :param trainDataMat:训练集数据集 :param trainLabelMat:训练集标签集 :param x:要预测的样本x :param topK:选择参考最邻近样本的数目（样本数目的选择关系到正确率，详看3.2.3 K值的选择） :return:预测的标记

(trainDataMat, trainLabelMat, x, topK)

def getClosest(trainDataMat, trainLabelMat, x, topK):
    '''
    预测样本x的标记。
    获取方式通过找到与样本x最近的topK个点，并查看它们的标签。
    查找里面占某类标签最多的那类标签
    （书中3.1 3.2节）
    :param trainDataMat:训练集数据集
    :param trainLabelMat:训练集标签集
    :param x:要预测的样本x
    :param topK:选择参考最邻近样本的数目（样本数目的选择关系到正确率，详看3.2.3 K值的选择）
    :return:预测的标记
    '''
    #建立一个存放向量x与每个训练集中样本距离的列表
    #列表的长度为训练集的长度，distList[i]表示x与训练集中第
    ## i个样本的距离
    distList = [0] * len(trainLabelMat)
    #遍历训练集中所有的样本点，计算与x的距离
    for i in range(len(trainDataMat)):
        #获取训练集中当前样本的向量
        x1 = trainDataMat[i]
        #计算向量x与训练集样本x的距离
        curDist = calcDist(x1, x)
        #将距离放入对应的列表位置中
        distList[i] = curDist

    #对距离列表进行排序
    #argsort：函数将数组的值从小到大排序后，并按照其相对应的索引值输出
    #例如：
    #   >>> x = np.array([3, 1, 2])
    #   >>> np.argsort(x)
    #   array([1, 2, 0])
    #返回的是列表中从小到大的元素索引值，对于我们这种需要查找最小距离的情况来说很合适
    #array返回的是整个索引值列表，我们通过[:topK]取列表中前topL个放入list中。
    #----------------优化点-------------------
    #由于我们只取topK小的元素索引值，所以其实不需要对整个列表进行排序，而argsort是对整个
    #列表进行排序的，存在时间上的浪费。字典有现成的方法可以只排序top大或top小，可以自行查阅
    #对代码进行稍稍修改即可
    #这里没有对其进行优化主要原因是KNN的时间耗费大头在计算向量与向量之间的距离上，由于向量高维
    #所以计算时间需要很长，所以如果要提升时间，在这里优化的意义不大。（当然不是说就可以不优化了，
    #主要是我太懒了）
    topKList = np.argsort(np.array(distList))[:topK]        #升序排序
    #建立一个长度时的列表，用于选择数量最多的标记
    #3.2.4提到了分类决策使用的是投票表决，topK个标记每人有一票，在数组中每个标记代表的位置中投入
    #自己对应的地方，随后进行唱票选择最高票的标记
    labelList = [0] * 10
    #对topK个索引进行遍历
    for index in topKList:
        #trainLabelMat[index]：在训练集标签中寻找topK元素索引对应的标记
        #int(trainLabelMat[index])：将标记转换为int（实际上已经是int了，但是不int的话，报错）
        #labelList[int(trainLabelMat[index])]：找到标记在labelList中对应的位置
        #最后加1，表示投了一票
        labelList[int(trainLabelMat[index])] += 1
    #max(labelList)：找到选票箱中票数最多的票数值
    #labelList.index(max(labelList))：再根据最大值在列表中找到该值对应的索引，等同于预测的标记
    return labelList.index(max(labelList))


def model_test(trainDataArr, trainLabelArr, testDataArr, testLabelArr, topK):