网上介绍K-近邻算法的样例非常多。其Python实现版本号基本都是来自于机器学习的入门书籍《机器学习实战》，尽管K-近邻算法本身非常easy，但非常多刚開始学习的人对其Python版本号的源码理解不够，所以本文将对其源码进行分析。
什么是K-近邻算法？
简单的说，K-近邻算法採用不同特征值之间的距离方法进行分类。所以它是一个分类算法。
长处：无数据输入假定，对异常值不敏感
缺点：复杂度高
好了，直接先上代码，等会在分析：（这份代码来自《机器学习实战》）
def classify0(inx, dataset, lables, k):
dataSetSize = dataset.shape[0]
diffMat = tile(inx, (dataSetSize, 1)) - dataset
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistance = sqDiffMat.sum(axis=1)
distances = sqDistance**0.5
sortedDistances = distances.argsort()
classCount={}
for i in range(k):
label = lables[sortedDistances[i]]
classCount[label] = classCount.get(label, 0) + 1
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
该函数的原理是：
存在一个样本数据集合，也称为训练集，在样本集中每一个数据都存在标签。在我们输入没有标签的新数据后，将新数据的每一个特征与样本集中相应的特征进行比較，然后提取最相似（近期邻）的分类标签。
一般我们仅仅选样本数据集中前K 个最相似的数据。最后。出现次数最多的分类就是新数据的分类。
classify0函数的參数意义例如以下：
inx : 是输入没有标签的新数据，表示为一个向量。
dataset: 是样本集。
表示为向量数组。
labels:相应样本集的标签。
k：即所选的前K。
用于产生数据样本的简单函数：
def create_dataset():
group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.1], [0, 0], [0, 0.1]])
labels = ['A', 'A', 'B', 'B']
return group, labels注意，array是numpy里面的。
我们须要实现import进来。
from numpy import * import operator
我们在调用时。
group,labels = create_dataset() result = classify0([0,0], group, labels, 3) print result
显然，[0,0]特征向量肯定是属于B 的，上面也将打印B。
知道了这些。刚開始学习的人应该对实际代码还是非常陌生。不急，正文開始了！
源代码分析
dataSetSize = dataset.shape[0]
shape是array的属性，它描写叙述了一个数组的“形状”，也就是它的维度。比方，
In [2]: dataset = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.1], [0, 0], [0, 0.1]]) In [3]: print dataset.shape (4, 2)
所以，dataset.shape[0] 就是样本集的个数。
diffMat = tile(inx, (dataSetSize, 1)) - dataset
tile(A,rep)函数是基于数组A来构造数组的，详细怎么构造就看第二个參数了。其API介绍有点绕，但简单的使用方法相信几个样例就能明确。
我们看看tile(inx, (4, 1))的结果，
In [5]: tile(x, (4, 1))
Out[5]:
array([[0, 0],
[0, 0],
[0, 0],
[0, 0]])
你看。4扩展的是数组的个数（本来1个。如今4个），1扩展的是每一个数组元素的个数（原来是2个，如今还是两个）。
为证实上面的结论，
In [6]: tile(x,(4,2))
Out[6]:
array([[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]])
和。
In [7]: tile(x,(2,2))
Out[7]:
array([[0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]])
关于，tile的详细使用方法。请自行查阅API DOC。
得到tile后，减去dataset。
这类似一个矩阵的减法。结果仍是一个 4 * 2的数组。
In [8]: tile(x, (4, 1)) - dataset
Out[8]:
array([[-1. , -1.1],
[-1. , -1.1],
[ 0. , 0. ],
[ 0. , -0.1]])
结合欧式距离的求法，后面的代码就清晰些，对上面结果平方运算，求和。开方。
我们看看求和的方法，
sqDiffMat.sum(axis=1)
当中。
In [14]: sqDiffmat
Out[14]:
array([[ 1. , 1.21],
[ 1. , 1.21],
[ 0. , 0. ],
[ 0. , 0.01]])
求和的结果是对行求和，是一个N*1的数组。
假设要对列求和，
sqlDiffMat.sum(axis=0)
argsort()是对数组升序排序的。
classCount是一个字典，key是标签。value是该标签出现的次数。
这样。算法的一些详细代码细节就清楚了。