《機器學習實戰》第二章k-近鄰演算法，自己實現時遇到的問題，以及解決方法。做個記錄。

1.寫一個kNN.py儲存了之後，需要重新匯入這個kNN模組。報錯：no module named kNN.

解決方法：1.將.py檔案放到 site_packages 目錄下
            2.在呼叫檔案中新增sys.path.append("模組檔案目錄")；
import sys 
sys.path.append('c:\xxxx\b.py') # 這個例子針對 windows 使用者來說的 

2.上面的問題解決之後，import kNN。報錯：only 2 non-keyword arguments accepted。
問題所在：貌似是粗心少寫了兩個中括號
   本來是array([[1.0,1.1],[1.0，1.0],[0,0],[0,0.1]])，結果少寫了最外面的兩個中括號-_-||

3.繼續寫k-近鄰演算法函式，儲存到kNN.py之後，輸入命令：kNN.classify0([0,0],group,labels,3)

報錯：module' object has no attribute 'classify0'

解決方法：重啟Python IDLE即可。

把程式碼也貼在這裡吧，如果儲存到電腦裡，過一段時間就忘了在哪了。還是放在這裡保險點.

kNN.py:

from numpy import *
import operator
 
def createDataSet():
    group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
    labels = ['A','A','B','B']
    return group,labels

def classify0(inX,dataSet,labels,k):
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)
    distances = sqDistances**0.5
    sortedDistIndicies = distances.argsort()
    classCount = {}
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),
                              key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]
 

然後開啟Python Shell：

結果還不錯。