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摘要：鄰近算法實例額一改進(jìn)約會網(wǎng)站的配對效果應(yīng)用背景某約會網(wǎng)站收集了一些數(shù)據(jù)放在中，每個樣本數(shù)據(jù)占據(jù)一行，總共有行。在中創(chuàng)建名為的函數(shù)，以此來處理輸人格式問題。該函數(shù)的輸人為文件名字符串輸出為訓(xùn)練樣本矩陣和類標(biāo)簽向量。
k鄰近算法實例額（一）
改進(jìn)約會網(wǎng)站的配對效果
應(yīng)用背景：某約會網(wǎng)站收集了一些數(shù)據(jù)放在datingTestSet.txt中，每個樣本數(shù)據(jù)占據(jù)一行，總共有1000行。樣本主要包含以下3種特征:
□ 每年獲得的飛行?？屠锍虜?shù)
□ 玩視頻游戲所耗時間百分比
□ 每周消費的冰淇淋公升數(shù)
在將上述特征數(shù)據(jù)輸人到分類器之前，必須將待處理數(shù)據(jù)的格式改變?yōu)榉诸惼骺梢越邮艿母袷?。在kNN.py中創(chuàng)建名為file2matrix的函數(shù)，以此來處理輸人格式問題。該函數(shù)的輸人為文件名字符串輸出為訓(xùn)練樣本矩陣和類標(biāo)簽向量。
在kNN.py 中添加下面的函數(shù)：
def file2matrix(filename):
# 打開文件
fr = open(filename)
# 逐行讀取
arrayOLines = fr.readlines()
# 獲取總函數(shù)
numberOfLines = len(arrayOLines)
# 初始化矩陣
returnMat = zeros((numberOfLines,3))
# 初始化標(biāo)簽數(shù)組
classLabelVector = []
index = 0
for line in arrayOLines:
# 頭尾部格式化
line = line.strip()
# 根據(jù)tab切分
listFromLine = line.split(" ")
# 矩陣單行賦予元素
returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]
# 標(biāo)簽數(shù)據(jù)賦值
classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
index += 1
return returnMat,classLabelVector
進(jìn)入終端：
使用Matplotlib創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的散點圖， 進(jìn)入終端:
得到繪圖：
如上圖散點圖使用矩陣的第二、第三列數(shù)據(jù)，分別表示特征值“玩視頻游戲所耗時間百分比”（x軸）和 “每周所消費的冰淇淋公升數(shù)”(y軸)
由于沒有使用上各組數(shù)據(jù)等標(biāo)簽， 所以我們很難從上圖看出有用的信息，Matplotlib庫提供了scatter函數(shù)支持個性化標(biāo)記散點圖上的點， 所以我們重新進(jìn)入終端:
獲得新的繪圖:
未完待續(xù)·····
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