前言：这篇是代码部分，不会涉及原理部分的阐述，但整个程序的实现会分为2种，一种是纯手工代码，不用调库，第二种方法是会借用sklearn的库来实现。

这里使用的k近邻案例是我们比较熟悉的手写数值的识别，其中我会把训练数据、测试数据、程序放在一个同一文件下。

实现方法一：

from numpy import *
from os import listdir
import operator
import time

#这里是一段装饰器，是为了测试程序的运行时间
def wrapper(func):
    def warrper():
        starttime = time.time()
        func()
        pretime = time.time()
        runtime = (pretime-starttime)
        print("the running time:",runtime)
    return warrper

# 计算距离然后对距离进行排序，取前k项较小的，并返回其中类别最多的一个
def classify0(inX,dataSet,labels,k):
    dataSetsize = dataSet.shape[0]
    #这里说下，tile函数可以将inx在行上复制dataSetsize遍，在列上复制1遍
    diffMat = tile(inX,(dataSetsize,1))-dataSet
    sqdiffMat=diffMat**2
    sqdistance = sqdiffMat.sum(axis=1)
    Distance =sqdistance**0.5
    sorteddistances = Distance.argsort()
    classCount = {}
    for i in range(k):
        votelable = labels[sorteddistances]
        classCount[votelable] = classCount.get(votelable,0)+1
        sortedClasscount = sorted(classCount.items(),key = operator.itemgetter(1),reverse=True)
    return sortedClasscount[0][0]

# 将图像格式处理为一个向量
def img2vetor(filename):
    returnVect = zeros((1,1024))
    fr = open(filename)
    for i in range(32):
        linestr = fr.readline()
        for j in range(32):
            returnVect[0,32*i+j] = int(linestr[j])
    return returnVect

# 调用训练数据和测试数据
@wrapper
def handwritingclasstest():
    hwLables = []
    trainingfileList = listdir('./trainingDigits')
    m = len(trainingfileList)
    trainingMat = zeros((m,1024))
    for i in range(m):
        # print(trainingfileList)
        filenamestr = trainingfileList
        filestr = filenamestr.split('.')[0]
        classNumstr = int(filestr.split('_')[0])
        hwLables.append(classNumstr)
        trainingMat[i,:] = img2vetor('./trainingDigits/%s'%filenamestr)

    testfileList = listdir('./testDigits')
    errorcount =  0
    mTest = len(testfileList)
    for j in range(mTest):
        testfilename = testfileList[j]
        testclassNum = int(testfilename.split('_')[0])
        vectorUndertest = img2vetor('./testDigits/%s'%testfilename)
        classResult = classify0(vectorUndertest,trainingMat,hwLables,3)
        print('the classifier come back with:%d,the real answer is %d' %(classResult,testclassNum))
        if classResult!=testclassNum:
            errorcount +=1
    print("\nthe totle error is %d" %errorcount)
    print("\nthe totle error rate is %f"%(errorcount/float(mTest)))

handwritingclasstest()
程序运行结果：
the totle error is 10

the totle error rate is 0.010571
the running time: 38.14647126197815

Process finished with exit code 0

实现方法二：

from numpy import *
from os import listdir
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import time

def wrapper(func):
    def warrper():
        starttime = time.time()
        func()
        pretime = time.time()
        runtime = (pretime-starttime)
        print(runtime)
    return warrper


# 这一步是必须的，要把图像转化成一维向量
def img2vector(filename):
    returnVector = zeros((1,1024))
    fr = open(filename)
    for i in range(32):
        linestr = fr.readline()
        for j in range(32):
            returnVector[0,32*i+j]=int(linestr[j])
    return returnVector

# 获取训练了数据的图像数据，并转化为向量
def training2vetor():
    trainingfileList = listdir('./trainingDigits')
    m = len(trainingfileList)
    trainMat = zeros((m,1024))
    hwLabels = []
    for i in range(m):
        trainMat[i, :] = img2vector('./trainingDigits/%s' % trainingfileList)
        trainingNum = int(trainingfileList.split('_')[0])
        hwLabels.append(trainingNum)
    return trainMat,hwLabels

# 对测试数据进行测试
@wrapper
def testclass():
    clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3,algorithm='kd_tree',n_jobs=-1)
    trainMat,hwLabels = training2vetor()
    clf.fit(trainMat,hwLabels)

    testclassList = listdir('./testDigits')
    mTest = len(testclassList)
    errorcount = 0
    testLabels = []
    for i in range(mTest):
        testname = testclassList
        testNum = int(testname.split('_')[0])
        testLabels.append(testNum)
        testVector = img2vector('./testDigits/%s'%testclassList)
        testResult=clf.predict(testVector)
        if testResult!=testNum:
            errorcount+=1
    print("\nthe totle error is %d" % errorcount)
    print("\nthe totle error rate is %f" % (errorcount / float(mTest)))

testclass()

# 运行完后，明显发现调用库比纯手写的代价执行效率要低，故安装一个装饰器来对比两个程序运行时间
程序运行结果：
the totle error is 12

the totle error rate is 0.012685
103.89552760124207

Process finished with exit code 0

       最后，写一写自己这次实战的感受，由于在调库的这个版本中，程序的运行时间有点长，故自己编码了装饰器来测试程序的运行时间，果不其然，第二个方法（调库 ）不仅在效率上较差，而且在准确率上也比纯手写的（不掉库）低，这点我自己很迷惑，如果有朋友看到我的这个问题而且知道部分原因的话，恳请下方留言，实在感谢。
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【转载】
作者：不曾走远~
原文：https://blog.csdn.net/qq_20412595/article/details/82466543