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k鄰近算法應用實例(一) 改進約會網站的配對效果

airborne007 發布于2019-07-30 14:43 / 570人閱讀

摘要：鄰近算法實例額一改進約會網站的配對效果應用背景某約會網站收集了一些數據放在中，每個樣本數據占據一行，總共有行。在中創建名為的函數，以此來處理輸人格式問題。該函數的輸人為文件名字符串輸出為訓練樣本矩陣和類標簽向量。

k鄰近算法實例額（一）

改進約會網站的配對效果

應用背景：

某約會網站收集了一些數據放在datingTestSet.txt中，每個樣本數據占據一行，總共有1000行。樣本主要包含以下3種特征:
□ 每年獲得的飛行常客里程數
□ 玩視頻游戲所耗時間百分比
□ 每周消費的冰淇淋公升數
在將上述特征數據輸人到分類器之前，必須將待處理數據的格式改變為分類器可以接受的格式。在kNN.py中創建名為file2matrix的函數，以此來處理輸人格式問題。該函數的輸人為文件名字符串輸出為訓練樣本矩陣和類標簽向量。

轉換數據生成數據集

在kNN.py 中添加下面的函數：

def file2matrix(filename): 
    # 打開文件
    fr = open(filename)
    # 逐行讀取
    arrayOLines = fr.readlines()
    # 獲取總函數
    numberOfLines = len(arrayOLines) 
    # 初始化矩陣
    returnMat = zeros((numberOfLines,3)) 
    # 初始化標簽數組
    classLabelVector = []
    index = 0
    for line in arrayOLines:
        # 頭尾部格式化
        line = line.strip()
        # 根據tab切分
        listFromLine = line.split("	")
        # 矩陣單行賦予元素
        returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]   
        # 標簽數據賦值  
        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1])) 
        index += 1
    return returnMat,classLabelVector

進入終端：

使用Matplotlib分析數據

使用Matplotlib創建數據集的散點圖，進入終端:

得到繪圖：

如上圖散點圖使用矩陣的第二、第三列數據，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”(y軸)

由于沒有使用上各組數據等標簽，所以我們很難從上圖看出有用的信息，Matplotlib庫提供了scatter函數支持個性化標記散點圖上的點，所以我們重新進入終端:

獲得新的繪圖:

未完待續·····

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