knn python 手动实现

算法原理

knn是，额，一种算法。通俗可以理解为，给定一组一一映射的(x,y)，现随机给出一个映射中没有的x1，找出与其最接近的y1。我们可以找到映射中与随机x1距离最接近的k个x，然后取这k各x对应y值的平均值作为y1。

python实现

1、数据准备
给定一组x，y。

y = [3,5,7,11,35,46]
x = [1,5,7,9,11,13]

2、算法实现

import numpy as np
def knn(dic,x1,top):
    return np.mean([v1 for k1,v1 in sorted(dic.items(),key = lambda x:(x[0] - x1) ** 2)[:top]])

dic：为给定的映射关系dict（x,y）,
x1：为随机给的数，
top：为取临近数时取得的个数。
sorted可以得到映射关系中，x与x1距离最近的top个数。

3、result

knn({
     x1:y1 for x1,y1 in zip(x,y)},8,2)

The end.