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k鄰近算法應(yīng)用實(shí)例(一) 改進(jìn)約會(huì)網(wǎng)站的配對(duì)效果

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摘要:鄰近算法實(shí)例額一改進(jìn)約會(huì)網(wǎng)站的配對(duì)效果應(yīng)用背景某約會(huì)網(wǎng)站收集了一些數(shù)據(jù)放在中,每個(gè)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(lái)處理輸人格式問(wèn)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(shí)例額(一)

改進(jìn)約會(huì)網(wǎng)站的配對(duì)效果

應(yīng)用背景:

某約會(huì)網(wǎng)站收集了一些數(shù)據(jù)放在datingTestSet.txt中,每個(gè)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:
□ 每年獲得的飛行常客里程數(shù)
□ 玩視頻游戲所耗時(shí)間百分比
□ 每周消費(fèi)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(lái)處理輸人格式問(wèn)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。

轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)生成數(shù)據(jù)集

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分析數(shù)據(jù)

使用Matplotlib創(chuàng)建數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖, 進(jìn)入終端:

得到繪圖:

如上圖散點(diǎn)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(shí)間百分比”(x軸)和 “每周所消費(fèi)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(kù)提供了scatter函數(shù)支持個(gè)性化標(biāo)記散點(diǎn)圖上的點(diǎn), 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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