报错1：No module named ‘kNN’

解决：

转而在Spyder中，先保存在自己的学习目录中，然后在命令提示符完成操作，保证目录要一致，也就是下面图中打马赛克的4个。

 

报错： name ‘reload’ is not defined

解决：

先调用imp标准库模块中可用的reload函数, 再模块重载

报错：ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'largeDoses'

解决：

将datingClassTest()函数中第二行代码，打开的文件名改为datingTestSet2.txt即可。

原因：

比较datingTestSet.txt和datingTestSet2.txt，主要的区别是最后的标签，datingTestSet.txt中使用字符串‘veryLike’作为标签，但是Python转换会出现ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'largeDoses'的错误。后面datingTestSet2.txt中直接用1 2 3 代表not like， general like, very like，所以可以正常解析。

最终成功执行结果：

附完整代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 25 11:32:55 2019@author: Administrator
"""# 导入科学计算包Numpy
import numpy as np
# 导入运算符模块，k-近邻算法执行排序操作时将使用这个模块提供的函数
import operator '''
为了确保输入相同的数据集，kNN模块中定义了函数createDataSet
'''
def createDataSet():group = np.array([[1.0 , 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])labels = ['A', 'A', 'B', 'B']  # 包含了每个数据点的标签信息return group, labels'''
classify0有四个输入变量，用于分类的输入向量是inX，输入的样本集是dataSet，
标签向量为labels，k是用于选择最近的邻居数目，其中标签向量的元素数目和矩阵
dataSet的行数相同。
'''
def classify0(inX, dataSet, labels, k):dataSetSize = dataSet.shape[0]  #返回矩阵的行数，即有多少组数据diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet  #tile函数的作用是让某个数组以某种方式重复，构造出新的数组sqDiffMat = diffMat ** 2sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)  #将矩阵的每一行向量相加distances = sqDistances ** 0.5sortedDistIndicies = distances.argsort()  #对距离进行递增排序，返回值是数值对应的索引值classCount = {}  #创建字典for i in range(k):voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]  #get(voteIlabel, 0)：返回指定键的值，若不在字典中就返回0classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1  #按照第二个元素的次序对元组进行从大到小的排序sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key = operator.itemgetter(1), reverse = True)return sortedClassCount[0][0]  #返回发生频率最高的元素标签'''
处理输入的格式问题
'''
def file2matrix(filename):fr = open(filename)  #打开文件arrayOLines = fr.readlines()  #返回列表，包含所有的行numberOfLines = len(arrayOLines)  #得到文件的行数returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3))  #创建返回的Numpy矩阵classLabelVector = []  index = 0for line in arrayOLines:line = line.strip()   #截取掉所有的回车符listFromLine = line.split('\t')  #将整行数据分割成一个元素列表returnMat[index, :] = listFromLine[0: 3]  #选取前三个元素，将它们存储到特征矩阵中tclassLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))  #将列表中的最后一列存储到向量中index += 1return returnMat, classLabelVector  #输出为训练样本矩阵和类标签向量'''
归一化特征值，将数字特征值转化为0~1的区间
'''
def autoNorm(dataSet):minVals = dataSet.min(0)  #参数0使得函数可以从列中选取最小值，而不是选取当前行的最小值maxVals = dataSet.max(0)  #选取列的最大值ranges = maxVals - minVals  #返回矩阵的规模normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))m = dataSet.shape[0]  #返回数据集中矩阵的行数# minVals与ranges都是1*3的矩阵，通过tile函数被扩展为m*3的矩阵，这就是tile函数的作用normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m,1))normDataSet = normDataSet / np.tile(ranges, (m,1))  #特征值相除return normDataSet, ranges, minVals'''
分类器针对约会网站的测试代码
'''
def datingClassTest():hoRatio = 0.10  #取10%的测试数据datingDataMat , datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')  #解析文本文件normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)  #归一化数据m = normMat.shape[0]  #数据集中总共的数据数numTestVecs = int(m*hoRatio)errorCount = 0.0for i in range(numTestVecs):#normMat[i,:]是指用于分类的测试数据；normMat[numTestVecs:m,:]是指其他90%的训练数据；datingLabels[numTestVecs:m]是指训练数据对应的标签；k=3classifierResult = classify0(normMat[i,:], normMat[numTestVecs:m,:], datingLabels[numTestVecs:m], 3)       #datingLabels[i]是指测试数据在原数据集中的真实标签print("the classifier came back with : %d, the real answer is : %d" %(classifierResult, datingLabels[i]))if(classifierResult != datingLabels[i]):errorCount += 1.0print("the total error rate is : %f" % (errorCount / float(numTestVecs)))'''
约会网站预测函数
'''           
def classifyPerson():resultList = ['not at all', 'in small doses', 'in large doses']#三个输入特征值：percentTats = float(input('percentage of time spent playing video games? '))ffMiles = float(input('frequent flier miles earned per year? '))iceCream = float(input('liters of ice cream consumed per year? '))datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')   #解析文本文件normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)  #归一化数据inArr = np.array([ffMiles, percentTats, iceCream])  #classify0的三个输入数据分别是：用于分类的输入向量，输入的数据集，标签向量，最近的邻居数目classifierResult = classify0((inArr-minVals) / ranges, normMat, datingLabels, 3) print("You will probably like this person: ", resultList[classifierResult - 1])'''
数据可视化  
'''
import matplotlib.pyplot as plt
datingDataMat,datingLabels = file2matrix("datingTestSet2.txt") 
#获取figure对象
fig = plt.figure() 
#指定图像所在的子视图位置，add_subplot(nmi),意思为在fig视图被划分为n*m个子视图，i指定接下来的图像放在哪一个位置
ax = fig.add_subplot(111) 
#画出散点图，坐标分别为datingDataMat的第一列数据与第二列数据，利用15*datingLabels的1、2、3作为不同点的颜色和尺寸
ax.scatter(datingDataMat[:,1], datingDataMat[:,2], 15.0*np.array(datingLabels), 15.0*np.array(datingLabels))
plt.show()'''
测试
'''
classifyPerson()