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本文认为不同性别的人偏好的电影类型会有所不同，因此进行了此实验。利用较为活跃的274位豆瓣用户最近观看的100部电影，对其类型进行统计，以得到的37种电影类型作为属性特征，以用户性别作为标签构建样本集。使用kNN算法构建豆瓣电影用户性别分类器，使用样本中的90%作为训练样本，10%作为测试样本，准确率可以达到81.48%。
本次实验所用数据为豆瓣用户标记的看过的电影，选取了274位豆瓣用户最近看过的100部电影。对每个用户的电影类型进行统计。本次实验所用数据中共有37个电影类型，因此将这37个类型作为用户的属性特征，各特征的值即为用户100部电影中该类型电影的数量。用户的标签为其性别，由于豆瓣没有用户性别信息，因此均为人工标注。
数据格式如下所示：
X1,1，X1,2，X1,3，X1,4……X1,36，X1,37，Y1
X2,1，X2,2，X2,3，X2,4……X2,36，X2,37，Y2
…………
X274,1，X274,2，X274,3，X274,4……X274,36，X274,37，Y274
示例：
0,0,0,3,1,34,5,0,0,0,11,31,0,0,38,40,0,0,15,8,3,9,14,2,3,0,4,1,1,15,0,0,1,13,0,0,1,1 0,1,0,2,2,24,8,0,0,0,10,37,0,0,44,34,0,0,3,0,4,10,15,5,3,0,0,7,2,13,0,0,2,12,0,0,0,0
像这样的数据一共有274行，表示274个样本。每一个的前37个数据是该样本的37个特征值，最后一个数据为标签，即性别：0表示男性，1表示女性。
k-近邻算法（KNN），是最基本的分类算法，其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。
算法原理：存在一个样本数据集合（训练集），并且样本集中每个数据都存在标签（即每一数据与所属分类的关系已知）。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较（计算欧氏距离），然后提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般会取前k个最相似的数据，然后取k个最相似数据中出现次数最多的标签（分类）最后新数据的分类。
在此次试验中取样本的前10%作为测试样本，其余作为训练样本。
首先对所有数据归一化。对矩阵中的每一列求取最大值（max_j）、最小值（min_j)，对矩阵中的数据X_j，
X_j=(X_j-min_j)/(max_j-min_j) 。
然后对于每一条测试样本，计算其与所有训练样本的欧氏距离。测试样本i与训练样本j之间的距离为：
distance_i_j=sqrt((Xi,1-Xj,1)^2+(Xi,2-Xj,2)^2+……+(Xi,37-Xj,37)^2) ，
对样本i的所有距离从小到大排序，在前k个中选择出现次数最多的标签，即为样本i的预测值。
首先选择一个合适的k值。 对于k=1,3,5,7，均使用同一个测试样本和训练样本，测试其正确率，结果如下表所示。
表1 选取不同k值的正确率表
| k | 1 | 3 | 5 | 7 |
| 测试集1 | 62.96% | 81.48% | 70.37% | 77.78% |
| 测试集2 | 66.67% | 66.67% | 59.26% | 62.96% |
| 测试集3 | 62.96% | 74.07% | 70.37% | 74.07% |
| 平均值 | 64.20% | 74.07% | 66.67% | 71.60% |
由上述结果可知，在k=3时，测试的平均正确率最高，为74.07%，最高可以达到81.48%。
上述不同的测试集均来自同一样本集中，为随机选取所得。
这段代码并非原创，来自《机器学习实战》（Peter Harrington，2013），并有所改动。
#coding:utf-8 from numpy import * import operator def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat**2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) distances = sqDistances**0.5 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount={} for i in range(k): voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1 sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0] def autoNorm(dataSet): minVals = dataSet.min(0) maxVals = dataSet.max(0) ranges = maxVals - minVals normDataSet = zeros(shape(dataSet)) m = dataSet.shape[0] normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1)) normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1)) #element wise divide return normDataSet, ranges, minVals def file2matrix(filename): fr = open(filename) numberOfLines = len(fr.readlines()) #get the number of lines in the file returnMat = zeros((numberOfLines,37)) #prepare matrix to return classLabelVector = [] #prepare labels return fr = open(filename) index = 0 for line in fr.readlines(): line = line.strip() listFromLine = line.split(‘,‘) returnMat[index,:] = listFromLine[0:37] classLabelVector.append(int(listFromLine[-1])) index += 1 fr.close() return returnMat,classLabelVector def genderClassTest(): hoRatio = 0.10 #hold out 10% datingDataMat,datingLabels = file2matrix(‘doubanMovieDataSet.txt‘) #load data setfrom file normMat,ranges,minVals=autoNorm(datingDataMat) m = normMat.shape[0] numTestVecs = int(m*hoRatio) testMat=normMat[0:numTestVecs,:] trainMat=normMat[numTestVecs:m,:] trainLabels=datingLabels[numTestVecs:m] k=3 errorCount = 0.0 for i in range(numTestVecs): classifierResult = classify0(testMat[i,:],trainMat,trainLabels,k) print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i]) if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0 print "Total errors:%d" %errorCount print "The total accuracy rate is %f" %(1.0-errorCount/float(numTestVecs))
（美）Peter Harrington；李锐，李鹏，曲亚东，王斌译者. 机器学习实战. 北京：人民邮电出版社, 2013.06.
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原文地址：http://www.cnblogs.com/xiaff/p/4858332.html
