
import numpy as np
import operator


def createDataSet():
	# 四组二维特征
	group = np.array([[1, 101], [5, 89], [108, 5], [115, 8]])
	# 四组特征的标签
	labels = ['爱情片', '爱情片', '动作片', '动作片']
	return group, labels


def classify0(inX, dataSet, labels, k):
	# numpy函数shape[0]返回dataSet的行数
	dataSetSize = dataSet.shape[0]
	# np.tile() 把数组沿各个方向复制
	# 在列向量方向上重复inX共1次(横向)，行向量方向上重复inX共dataSetSize次(纵向)
	diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
	# 二维特征相减后平方
	sqDiffMat = diffMat**2
	# sum()所有元素相加，sum(0)列相加，sum(1)行相加
	sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
	# 开方，计算出距离
	distances = sqDistances**0.5
	# 返回distances中元素从小到大排序后的索引值
	sortedDistIndices = distances.argsort()
	# 定一个记录类别次数的字典
	classCount = {}
	for i in range(k):
		# 取出前k个元素的类别
		voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]
		# dict.get(key,default=None),字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值。
		# 计算类别次数
		classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
	# python3中用items()替换python2中的iteritems()
	# key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序
	# key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序
	# reverse降序排序字典
	sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
	# 返回次数最多的类别,即所要分类的类别
	return sortedClassCount[0][0]


if __name__ == '__main__':
	# 如果模块是被直接运行的，则以下代码块被运行，如果模块是被导入的，则以下代码块不被运行
	# 此处是直接运行该代码
	# 创建数据集
	group, labels = createDataSet()
	# 测试集
	test = [120, 80]
	# kNN分类
	test_class = classify0(test, group, labels, 3)
	# 打印分类结果
	print(test_class)
