Re:■ 수학 스터디 6번째 자료 knn 알고리즘의 유클리드 거리

[10기_김홍진]

x = [8,2,7,7,3,1]

x = [8,2,7,7,3,1]

y = [5,3,10,3,8,1]

label=['과일','단백질','채소','과일','채소','단백질']

tomato =[6,4]

grape = [8, 5]

fish = [2, 3]

carrot = [7, 10]

orange = [7, 3]

celery = [3, 8]

cheese = [1, 1]

from copy import copy

def knn(a,k): 

    d=[]

    for i in range(len(x)):

        d.append(np.sqrt(((x[i]-a[0])**2)+(y[i]-a[1])**2))      

    d_c=copy(d)   

    #최소값 k개 구현    

    min_d=[]

    for i in range(k):        

        min_d.append(min(d))

        d.pop(d.index(min(d))) 

    #거리 최소 값들의 인덱싱 출력

    min_d_index=[]

    for i in range(len(min_d)):

        min_d_index.append(d_c.index(min_d[i]))

    # 라벨링

    label_mdi=[]

    for i in min_d_index:

        label_mdi.append(label[i])

    # 라벨링 많은 거 선택해~

    ih=[]

    lab=[]

    fruits=[]

    for i in range(len(label)):    

        ih.append(i)

        fruits.append(label_mdi.count(label[i]))

        lab.append(label[i])       

    print(lab[fruits.index(max(fruits))])

   # label[fruits.index(max(fruits))]

knn(tomato,3)