k邻近算法应用实例(一) 改进约会网站的配对效果

airborne007 发布于2019-07-30 14:43 / 430人阅读

摘要：邻近算法实例额一改进约会网站的配对效果应用背景某约会网站收集了一些数据放在中，每个样本数据占据一行，总共有行。在中创建名为的函数，以此来处理输人格式问题。该函数的输人为文件名字符串输出为训练样本矩阵和类标签向量。

k邻近算法实例额（一）

改进约会网站的配对效果

应用背景：

某约会网站收集了一些数据放在datingTestSet.txt中，每个样本数据占据一行，总共有1000行。样本主要包含以下3种特征:
□ 每年获得的飞行常客里程数
□ 玩视频游戏所耗时间百分比
□ 每周消费的冰淇淋公升数
在将上述特征数据输人到分类器之前，必须将待处理数据的格式改变为分类器可以接受的格式。在kNN.py中创建名为file2matrix的函数，以此来处理输人格式问题。该函数的输人为文件名字符串输出为训练样本矩阵和类标签向量。

转换数据生成数据集

在kNN.py 中添加下面的函数：

def file2matrix(filename): 
    # 打开文件
    fr = open(filename)
    # 逐行读取
    arrayOLines = fr.readlines()
    # 获取总函数
    numberOfLines = len(arrayOLines) 
    # 初始化矩阵
    returnMat = zeros((numberOfLines,3)) 
    # 初始化标签数组
    classLabelVector = []
    index = 0
    for line in arrayOLines:
        # 头尾部格式化
        line = line.strip()
        # 根据tab切分
        listFromLine = line.split("	")
        # 矩阵单行赋予元素
        returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]   
        # 标签数据赋值  
        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1])) 
        index += 1
    return returnMat,classLabelVector

进入终端：

使用Matplotlib分析数据

使用Matplotlib创建数据集的散点图，进入终端:

得到绘图：

如上图散点图使用矩阵的第二、第三列数据，分别表示特征值“玩视频游戏所耗时间百分比”（x轴）和 “每周所消费的冰淇淋公升数”(y轴)

由于没有使用上各组数据等标签，所以我们很难从上图看出有用的信息，Matplotlib库提供了scatter函数支持个性化标记散点图上的点，所以我们重新进入终端:

获得新的绘图:

未完待续·····

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