背景
海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的任选
但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她发现自己交往过的人可以进行如下分类：
（1）不喜欢的人
（2）魅力一般的人
（3）极具魅力的人
海伦收集约会数据已经有了一段时间，她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中，每个样本数据占据一行，总共有1000行。
海伦收集的样本数据主要包含以下3种特征：
（1）每年获得的飞行常客里程数
（2）玩视频游戏所消耗时间百分比
（3）每周消费的冰淇淋公升数
海论数据集下载
1. 打开文本数据，对数据进行处理的代码
设置标签向量，就是对数据进行分类：1. 代表不喜欢,对应文本中的didntLike 2. 代表魅力一般,对应文本中的smallDoses
3. 代表极具魅力，对应文本中的largeDoses
import numpy as np
"""
函数说明:打开并解析文件，对数据进行分类：1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力Parameters:filename - 文件名
Returns:returnMat - 特征矩阵classLabelVector - 分类Label向量
"""
def file2matrix(filename):#打开文件fr = open(filename)#读取文件所有内容arrayOLines = fr.readlines()#得到文件行数numberOfLines = len(arrayOLines)#返回的NumPy矩阵,解析完成的数据:numberOfLines行,3列returnMat = np.zeros((numberOfLines,3))#返回的分类标签向量classLabelVector = []#行的索引值index = 0for line in arrayOLines:#s.strip(rm)，当rm空时,默认删除空白符(包括'\n','\r','\t',' ')line = line.strip()#使用s.split(str="",num=string,cout(str))将字符串根据'\t'分隔符进行切片。listFromLine = line.split('\t')#将数据前三列提取出来,存放到returnMat的NumPy矩阵中,也就是特征矩阵returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]#根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力if listFromLine[-1] == 'didntLike':classLabelVector.append(1)elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':classLabelVector.append(2)elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':classLabelVector.append(3)index += 1return returnMat, classLabelVector"""
函数说明:main函数Parameters:无
Returns:无Modify:2017-03-24
"""
if __name__ == '__main__':#打开的文件名filename = "datingTestSet.txt"#打开并处理数据datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)print(datingDataMat)print(datingLabels)
运行结果：
特征矩阵：
[[4.0920000e+04 8.3269760e+00 9.5395200e-01][1.4488000e+04 7.1534690e+00 1.6739040e+00][2.6052000e+04 1.4418710e+00 8.0512400e-01]...[2.6575000e+04 1.0650102e+01 8.6662700e-01][4.8111000e+04 9.1345280e+00 7.2804500e-01][4.3757000e+04 7.8826010e+00 1.3324460e+00]]标签向量：
[3, 2, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 1, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 2, 1, 2, 3, 2, 3, 2, 3, 2, 1, 3, 1, 3, 1, 2, 1, 1, 2, 3, 3, 1, 2, 3, 3, 3, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 3, 2, 2, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 2, 1, 3, 1, 1, 3, 3, 1, 2, 3, 1, 3, 1, 2, 2, 1, 1, 3, 3, 1, 2, 1, 3, 3, 2, 1, 1, 3, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 1, 2, 3, 2, 1, 3, 1, 2, 1, 1, 2, 3, 2, 3, 2, 3, 2, 1, 3, 3, 3, 1, 3, 2, 2, 3, 1, 3, 3, 3, 1, 3, 1, 1, 3, 3, 2, 3, 3, 1, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 2, 2, 1, 1, 3, 2, 3, 3, 1, 2, 1, 3, 1, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 1, 3, 2, 3, 1, 3, 2, 1, 3, 2, 2, 3, 2, 3, 2, 1, 1, 3, 1, 3, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 3, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 3, 2, 1, 3, 1, 3, 2, 2, 3, 1, 3, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 3, 1, 3, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 2, 3, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1, 1, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 3, 3, 1, 2, 3, 1, 1, 1, 3, 1, 3, 2, 2, 1, 3, 1, 3, 2, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 3, 2, 1, 1, 3, 3, 2, 3, 3, 2, 3, 1, 3, 1, 3, 3, 1, 3, 2, 1, 3, 1, 3, 2, 1, 2, 2, 1, 3, 1, 1, 3, 3, 2, 2, 3, 1, 2, 3, 3, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 3, 2, 1, 1, 3, 2, 1, 1, 3, 3, 3, 2, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 2, 2, 1, 2, 1, 3, 2, 1, 3, 2, 1, 3, 1, 1, 3, 3, 3, 3, 2, 1, 1, 2, 1, 3, 3, 2, 1, 2, 3, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 3, 1, 1, 2, 3, 1, 1, 2, 3, 1, 3, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 3, 1, 1, 1, 3, 2, 3, 3, 2, 2, 1, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 1, 1, 3, 3, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 1, 2, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 3, 2, 1, 2, 2, 2, 3, 2, 1, 3, 2, 3, 2, 3, 2, 1, 1, 2, 3, 1, 3, 3, 3, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 1, 3, 3, 2, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1, 3, 2, 3, 2, 3, 2, 3, 3, 2, 2, 1, 3, 1, 2, 1, 3, 1, 1, 1, 3, 1, 1, 3, 3, 2, 2, 1, 3, 1, 1, 3, 2, 3, 1, 1, 3, 1, 3, 3, 1, 2, 3, 1, 3, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 2, 1, 3, 1, 3, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3, 2, 3, 3, 1, 3, 2, 3, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 3, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 3, 1, 3, 3, 3, 2, 2, 3, 3, 1, 2, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 3, 1, 2, 3, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 3, 1, 1, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 2, 2, 3, 1, 3, 1, 2, 3, 2, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 3, 2, 1, 3, 3, 3, 1, 1, 3, 1, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 2, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 3, 2, 1, 3, 3, 1, 2, 3, 2, 1, 3, 3, 3, 1, 2, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 2, 2, 1, 3, 2, 1, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 3, 1, 1, 2, 3, 2, 2, 3, 1, 1, 1, 1, 3, 2, 2, 1, 3, 1, 2, 3, 1, 3, 1, 3, 1, 1, 3, 2, 3, 1, 1, 3, 3, 3, 3, 1, 3, 2, 2, 1, 1, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 2, 3, 2, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 1, 1, 3, 3, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 3, 3, 3, 3, 3, 1, 1, 3, 2, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 3, 3, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 1, 3, 3, 2, 3, 2, 3, 3, 2, 2, 1, 1, 1, 3, 3, 1, 1, 1, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 3, 1, 1, 2, 3, 2, 2, 1, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 3, 3, 3]2. 数据可视化部分代码
数据可视化，帮我们更直观的观察到数据
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.lines as mlines
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np"""
函数说明:打开并解析文件，对数据进行分类：1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力Parameters:filename - 文件名
Returns:returnMat - 特征矩阵classLabelVector - 分类Label向量
"""
def file2matrix(filename):#打开文件fr = open(filename)#读取文件所有内容arrayOLines = fr.readlines()#得到文件行数numberOfLines = len(arrayOLines)#返回的NumPy矩阵,解析完成的数据:numberOfLines行,3列returnMat = np.zeros((numberOfLines,3))#返回的分类标签向量classLabelVector = []#行的索引值index = 0for line in arrayOLines:#s.strip(rm)，当rm空时,默认删除空白符(包括'\n','\r','\t',' ')line = line.strip()#使用s.split(str="",num=string,cout(str))将字符串根据'\t'分隔符进行切片。listFromLine = line.split('\t')#将数据前三列提取出来,存放到returnMat的NumPy矩阵中,也就是特征矩阵returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]#根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力if listFromLine[-1] == 'didntLike':classLabelVector.append(1)elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':classLabelVector.append(2)elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':classLabelVector.append(3)index += 1return returnMat, classLabelVector"""
函数说明:可视化数据Parameters:datingDataMat - 特征矩阵datingLabels - 分类Label
Returns:无
Modify:2017-03-24
"""
def showdatas(datingDataMat, datingLabels):#设置汉字格式font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)#将fig画布分隔成1行1列,不共享x轴和y轴,fig画布的大小为(13,8)#当nrow=2,nclos=2时,代表fig画布被分为四个区域,axs[0][0]表示第一行第一个区域fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,sharex=False, sharey=False, figsize=(13,8))numberOfLabels = len(datingLabels)LabelsColors = []for i in datingLabels:if i == 1:LabelsColors.append('black')if i == 2:LabelsColors.append('orange')if i == 3:LabelsColors.append('red')#画出散点图,以datingDataMat矩阵的第一(飞行常客例程)、第二列(玩游戏)数据画散点数据,散点大小为15,透明度为0.5axs[0][0].scatter(x=datingDataMat[:,0], y=datingDataMat[:,1], color=LabelsColors,s=15, alpha=.5)#设置标题,x轴label,y轴labelaxs0_title_text = axs[0][0].set_title(u'每年获得的飞行常客里程数与玩视频游戏所消耗时间占比',FontProperties=font)axs0_xlabel_text = axs[0][0].set_xlabel(u'每年获得的飞行常客里程数',FontProperties=font)axs0_ylabel_text = axs[0][0].set_ylabel(u'玩视频游戏所消耗时间占',FontProperties=font)plt.setp(axs0_title_text, size=9, weight='bold', color='red')plt.setp(axs0_xlabel_text, size=7, weight='bold', color='black')plt.setp(axs0_ylabel_text, size=7, weight='bold', color='black')#画出散点图,以datingDataMat矩阵的第一(飞行常客例程)、第三列(冰激凌)数据画散点数据,散点大小为15,透明度为0.5axs[0][1].scatter(x=datingDataMat[:,0], y=datingDataMat[:,2], color=LabelsColors,s=15, alpha=.5)#设置标题,x轴label,y轴labelaxs1_title_text = axs[0][1].set_title(u'每年获得的飞行常客里程数与每周消费的冰激淋公升数',FontProperties=font)axs1_xlabel_text = axs[0][1].set_xlabel(u'每年获得的飞行常客里程数',FontProperties=font)axs1_ylabel_text = axs[0][1].set_ylabel(u'每周消费的冰激淋公升数',FontProperties=font)plt.setp(axs1_title_text, size=9, weight='bold', color='red')plt.setp(axs1_xlabel_text, size=7, weight='bold', color='black')plt.setp(axs1_ylabel_text, size=7, weight='bold', color='black')#画出散点图,以datingDataMat矩阵的第二(玩游戏)、第三列(冰激凌)数据画散点数据,散点大小为15,透明度为0.5axs[1][0].scatter(x=datingDataMat[:,1], y=datingDataMat[:,2], color=LabelsColors,s=15, alpha=.5)#设置标题,x轴label,y轴labelaxs2_title_text = axs[1][0].set_title(u'玩视频游戏所消耗时间占比与每周消费的冰激淋公升数',FontProperties=font)axs2_xlabel_text = axs[1][0].set_xlabel(u'玩视频游戏所消耗时间占比',FontProperties=font)axs2_ylabel_text = axs[1][0].set_ylabel(u'每周消费的冰激淋公升数',FontProperties=font)plt.setp(axs2_title_text, size=9, weight='bold', color='red')plt.setp(axs2_xlabel_text, size=7, weight='bold', color='black')plt.setp(axs2_ylabel_text, size=7, weight='bold', color='black')#设置图例didntLike = mlines.Line2D([], [], color='black', marker='.',markersize=6, label='didntLike')smallDoses = mlines.Line2D([], [], color='orange', marker='.',markersize=6, label='smallDoses')largeDoses = mlines.Line2D([], [], color='red', marker='.',markersize=6, label='largeDoses')#添加图例axs[0][0].legend(handles=[didntLike,smallDoses,largeDoses])axs[0][1].legend(handles=[didntLike,smallDoses,largeDoses])axs[1][0].legend(handles=[didntLike,smallDoses,largeDoses])#显示图片plt.show()"""
函数说明:main函数Parameters:无
Returns:无Modify:2017-03-24
"""
if __name__ == '__main__':#打开的文件名filename = "datingTestSet.txt"#打开并处理数据datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)showdatas(datingDataMat, datingLabels)
运行结果：
3. 数据的归一化的代码
原因：在使用欧拉公式计算计算两点之间的距离的时候，容易发现每年获得的飞行常用里程数所占的比重很大，在处理这种不同取值范围的特征值时，通常采用的方法是将数值归一化，如将取值范围处理为０到１或者-１到１之间。下面的公式可以将任意取值范围的特征值转化为０到１区间内的值： newValue = (oldValue - min) / (max - min) 其中min和max分别是数据集中的最小特征值和最大特征值
import numpy as np"""
函数说明:打开并解析文件，对数据进行分类：1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力Parameters:filename - 文件名
Returns:returnMat - 特征矩阵classLabelVector - 分类Label向量
"""
def file2matrix(filename):#打开文件fr = open(filename)#读取文件所有内容arrayOLines = fr.readlines()#得到文件行数numberOfLines = len(arrayOLines)#返回的NumPy矩阵,解析完成的数据:numberOfLines行,3列returnMat = np.zeros((numberOfLines,3))#返回的分类标签向量classLabelVector = []#行的索引值index = 0for line in arrayOLines:#s.strip(rm)，当rm空时,默认删除空白符(包括'\n','\r','\t',' ')line = line.strip()#使用s.split(str="",num=string,cout(str))将字符串根据'\t'分隔符进行切片。listFromLine = line.split('\t')#将数据前三列提取出来,存放到returnMat的NumPy矩阵中,也就是特征矩阵returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]#根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力if listFromLine[-1] == 'didntLike':classLabelVector.append(1)elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':classLabelVector.append(2)elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':classLabelVector.append(3)index += 1return returnMat, classLabelVector"""
函数说明:对数据进行归一化Parameters:dataSet - 特征矩阵
Returns:normDataSet - 归一化后的特征矩阵ranges - 数据范围minVals - 数据最小值Modify:2017-03-24
"""
def autoNorm(dataSet):#获得数据的最小值minVals = dataSet.min(0)maxVals = dataSet.max(0)#最大值和最小值的范围ranges = maxVals - minVals#shape(dataSet)返回dataSet的矩阵行列数normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))#返回dataSet的行数m = dataSet.shape[0]#原始值减去最小值normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m, 1))#除以最大和最小值的差,得到归一化数据normDataSet = normDataSet / np.tile(ranges, (m, 1))#返回归一化数据结果,数据范围,最小值return normDataSet, ranges, minVals"""
函数说明:main函数Parameters:无
Returns:无Modify:2017-03-24
"""
if __name__ == '__main__':#打开的文件名filename = "datingTestSet.txt"#打开并处理数据datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)normDataSet, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)print(normDataSet)print(ranges)print(minVals)
运行结果：
[[0.44832535 0.39805139 0.56233353][0.15873259 0.34195467 0.98724416][0.28542943 0.06892523 0.47449629]...[0.29115949 0.50910294 0.51079493][0.52711097 0.43665451 0.4290048 ][0.47940793 0.3768091 0.78571804]]
[9.1273000e+04 2.0919349e+01 1.6943610e+00]
[0. 0. 0.001156]
4. 测试算法的代码
import numpy as np
import operator"""
函数说明:kNN算法,分类器Parameters:inX - 用于分类的数据(测试集)dataSet - 用于训练的数据(训练集)labes - 分类标签k - kNN算法参数,选择距离最小的k个点
Returns:sortedClassCount[0][0] - 分类结果"""
def classify0(inX, dataSet, labels, k):#numpy函数shape[0]返回dataSet的行数dataSetSize = dataSet.shape[0]#在列向量方向上重复inX共1次(横向),行向量方向上重复inX共dataSetSize次(纵向)diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet#二维特征相减后平方sqDiffMat = diffMat**2#sum()所有元素相加,sum(0)列相加,sum(1)行相加sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)#开方,计算出距离distances = sqDistances**0.5#返回distances中元素从小到大排序后的索引值sortedDistIndices = distances.argsort()#定一个记录类别次数的字典classCount = {}for i in range(k):#取出前k个元素的类别voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]#dict.get(key,default=None),字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值。#计算类别次数classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1#python3中用items()替换python2中的iteritems()#key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序#key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序#reverse降序排序字典sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)#返回次数最多的类别,即所要分类的类别return sortedClassCount[0][0]"""
函数说明:打开并解析文件，对数据进行分类：1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力Parameters:filename - 文件名
Returns:returnMat - 特征矩阵classLabelVector - 分类Label向量Modify:2017-03-24
"""
def file2matrix(filename):#打开文件fr = open(filename)#读取文件所有内容arrayOLines = fr.readlines()#得到文件行数numberOfLines = len(arrayOLines)#返回的NumPy矩阵,解析完成的数据:numberOfLines行,3列returnMat = np.zeros((numberOfLines,3))#返回的分类标签向量classLabelVector = []#行的索引值index = 0for line in arrayOLines:#s.strip(rm)，当rm空时,默认删除空白符(包括'\n','\r','\t',' ')line = line.strip()#使用s.split(str="",num=string,cout(str))将字符串根据'\t'分隔符进行切片。listFromLine = line.split('\t')#将数据前三列提取出来,存放到returnMat的NumPy矩阵中,也就是特征矩阵returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]#根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力if listFromLine[-1] == 'didntLike':classLabelVector.append(1)elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':classLabelVector.append(2)elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':classLabelVector.append(3)index += 1return returnMat, classLabelVector"""
函数说明:对数据进行归一化Parameters:dataSet - 特征矩阵
Returns:normDataSet - 归一化后的特征矩阵ranges - 数据范围minVals - 数据最小值Modify:2017-03-24
"""
def autoNorm(dataSet):#获得数据的最小值minVals = dataSet.min(0)maxVals = dataSet.max(0)#最大值和最小值的范围ranges = maxVals - minVals#shape(dataSet)返回dataSet的矩阵行列数normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))#返回dataSet的行数m = dataSet.shape[0]#原始值减去最小值normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m, 1))#除以最大和最小值的差,得到归一化数据normDataSet = normDataSet / np.tile(ranges, (m, 1))#返回归一化数据结果,数据范围,最小值return normDataSet, ranges, minVals"""
函数说明:分类器测试函数Parameters:无
Returns:normDataSet - 归一化后的特征矩阵ranges - 数据范围minVals - 数据最小值Modify:2017-03-24
"""
def datingClassTest():#打开的文件名filename = "datingTestSet.txt"#将返回的特征矩阵和分类向量分别存储到datingDataMat和datingLabels中datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)#取所有数据的百分之十hoRatio = 0.10#数据归一化,返回归一化后的矩阵,数据范围,数据最小值normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)#获得normMat的行数m = normMat.shape[0]#百分之十的测试数据的个数numTestVecs = int(m * hoRatio)#分类错误计数errorCount = 0.0for i in range(numTestVecs):#前numTestVecs个数据作为测试集,后m-numTestVecs个数据作为训练集classifierResult = classify0(normMat[i,:], normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m], 4)print("分类结果:%d\t真实类别:%d" % (classifierResult, datingLabels[i]))if classifierResult != datingLabels[i]:errorCount += 1.0print("错误率:%f%%" %(errorCount/float(numTestVecs)*100))"""
函数说明:main函数Parameters:无
Returns:无"""
if __name__ == '__main__':datingClassTest()
运行结果：
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:3 真实类别:1
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:3 真实类别:1
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:2 真实类别:3
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:1 真实类别:1
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:3 真实类别:3
分类结果:2 真实类别:2
分类结果:2 真实类别:1
分类结果:1 真实类别:1
错误率:4.000000%5. 使用算法的代码
通过该程序海伦会在约会网站上找到某个人并输入他的信息。程序会给出她对男方喜欢程度的预测值。
import numpy as np
import operator"""
函数说明:kNN算法,分类器Parameters:inX - 用于分类的数据(测试集)dataSet - 用于训练的数据(训练集)labes - 分类标签k - kNN算法参数,选择距离最小的k个点
Returns:sortedClassCount[0][0] - 分类结果"""
def classify0(inX, dataSet, labels, k):#numpy函数shape[0]返回dataSet的行数dataSetSize = dataSet.shape[0]#在列向量方向上重复inX共1次(横向),行向量方向上重复inX共dataSetSize次(纵向)diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet#二维特征相减后平方sqDiffMat = diffMat**2#sum()所有元素相加,sum(0)列相加,sum(1)行相加sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)#开方,计算出距离distances = sqDistances**0.5#返回distances中元素从小到大排序后的索引值sortedDistIndices = distances.argsort()#定一个记录类别次数的字典classCount = {}for i in range(k):#取出前k个元素的类别voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]#dict.get(key,default=None),字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值。#计算类别次数classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1#python3中用items()替换python2中的iteritems()#key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序#key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序#reverse降序排序字典sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)#返回次数最多的类别,即所要分类的类别return sortedClassCount[0][0]"""
函数说明:打开并解析文件，对数据进行分类：1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力Parameters:filename - 文件名
Returns:returnMat - 特征矩阵classLabelVector - 分类Label向量Modify:2017-03-24
"""
def file2matrix(filename):#打开文件fr = open(filename)#读取文件所有内容arrayOLines = fr.readlines()#得到文件行数numberOfLines = len(arrayOLines)#返回的NumPy矩阵,解析完成的数据:numberOfLines行,3列returnMat = np.zeros((numberOfLines,3))#返回的分类标签向量classLabelVector = []#行的索引值index = 0for line in arrayOLines:#s.strip(rm)，当rm空时,默认删除空白符(包括'\n','\r','\t',' ')line = line.strip()#使用s.split(str="",num=string,cout(str))将字符串根据'\t'分隔符进行切片。listFromLine = line.split('\t')#将数据前三列提取出来,存放到returnMat的NumPy矩阵中,也就是特征矩阵returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]#根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力if listFromLine[-1] == 'didntLike':classLabelVector.append(1)elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':classLabelVector.append(2)elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':classLabelVector.append(3)index += 1return returnMat, classLabelVector"""
函数说明:对数据进行归一化Parameters:dataSet - 特征矩阵
Returns:normDataSet - 归一化后的特征矩阵ranges - 数据范围minVals - 数据最小值Modify:2017-03-24
"""
def autoNorm(dataSet):#获得数据的最小值minVals = dataSet.min(0)maxVals = dataSet.max(0)#最大值和最小值的范围ranges = maxVals - minVals#shape(dataSet)返回dataSet的矩阵行列数normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))#返回dataSet的行数m = dataSet.shape[0]#原始值减去最小值normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m, 1))#除以最大和最小值的差,得到归一化数据normDataSet = normDataSet / np.tile(ranges, (m, 1))#返回归一化数据结果,数据范围,最小值return normDataSet, ranges, minVals"""
函数说明:通过输入一个人的三维特征,进行分类输出Parameters:无
Returns:无Modify:2017-03-24
"""
def classifyPerson():#输出结果resultList = ['讨厌','有些喜欢','非常喜欢']#三维特征用户输入precentTats = float(input("玩视频游戏所耗时间百分比:"))ffMiles = float(input("每年获得的飞行常客里程数:"))iceCream = float(input("每周消费的冰激淋公升数:"))#打开的文件名filename = "datingTestSet.txt"#打开并处理数据datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)#训练集归一化normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)#生成NumPy数组,测试集inArr = np.array([precentTats, ffMiles, iceCream])#测试集归一化norminArr = (inArr - minVals) / ranges#返回分类结果classifierResult = classify0(norminArr, normMat, datingLabels, 3)#打印结果print("海伦可能%s这个人" % (resultList[classifierResult-1]))"""
函数说明:main函数Parameters:无
Returns:无"""
if __name__ == '__main__':classifyPerson()运行结果：
参考博客：https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75172850
