算法复杂度
kNN是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，因此训练时间复杂度为0；kNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么..."""
# coding:utf-8
import numpy as np
def createDataset():
'''
创建训练集,特征值分别为搞笑镜头、拥抱镜头、打斗镜头的数量..."美人鱼": [21, 17, 5, "喜剧片"],
"澳门风云3": [54, 9, 11, "喜剧片"],
"功夫熊猫..."爱情片"]}
return learning_dataset
def kNN(learning_dataset,dataPoint,k):
'''
kNN算法,返回k个邻居的类别和得到的测试数据的类别...#对距离进行平方和开根号
d=np.linalg.norm(np.array(v[:3])-np.array(dataPoint))
#round四舍五入保留两位小数，并添加到集合中
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