09-06 周二 Python之KNN算法的实现( 二 ) _算法

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此时，可以看出输入样本和训练集中的四个数据的距离已经求出来了。
array([ 2.9 ,0.05,2.21, 10.88])
距离排序
接下来，使用了numpy的排序函数，对距离进行排序，这个过程也需要简单的理解：
当我们看到这个数字的时候，相信这个程序也就可以理解了。
统计分类
看到这里，整体的代码程序应该也就清楚了。最复杂的点是计算欧式距离哪里，其他的就应该程序流程控制，统计标记了
类库
上述的程序中广泛的使用了如下的函数：
注：如果能自然的理解上述的类库函数的含义，然后冠以程序流程就能实现我们基本的KNN 。这是基础。
所以算法的流程是贯穿其中的脉络，而类库的各个细节，则是一串珠子，流程控制整体的结构。细节实现流程的目的。这两方面一个是宏观，一个是微观，都是比较重要的。都是自己需要加强的。
总结
作为自己进入算法框架组，自己最近也是开始认真的阅读算法有关的内容。自己现在也算是一个Java老开发了，只不过现在自己要加快对于的学习，因为算法，我觉得比Java开发有搞头，是一个可以深耕的领域。自己最近呢也是刚从老东家离开，现在在之江实验室工作，还是挺开心的，新的环境，新的同事，新的领域，一切都是崭新的，就连自己也是崭新的。时间一直日新月异的过去，我希望自己也能苟日新，日日新，又日新，然后日新月异。以后自己就好好的写一些ML有关的文章吧。
【09-06 周二 Python之KNN算法的实现】2022年9月6日20:46:27于之江实验室