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这两天一直忙于比赛还有各种培训什么的，今天也算是有时间看看书，调调程序了，我的小心脏辣个兴奋啊。言归正传，之前，对KNN进行了一个简单的验证，今天我们使用KNN改进约会网站的效果，个人理解，这个问题也可以转化为其它的比如各个网站迎合客户的喜好所作出的推荐之类的，当然，今天的这个例子功能也实在有限。
在这里根据一个人收集的约会数据，根据主要的样本特征以及得到的分类，对一些未知类别的数据进行分类，大致就是这样。
我使用的是python 3.4.3,首先建立一个文件，例如date.py,具体的代码如下：
#coding:utf-8
from numpy import *
import operator
from collections import Counter
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
###导入特征数据
def file2matrix(filename):
fr = open(filename)
contain = fr.readlines()###读取文件的所有内容
count = len(contain)
returnMat = zeros((count,3))
classLabelVector = []
index = 0
for line in contain:
line = line.strip() ###截取所有的回车字符
listFromLine = line.split(‘\t‘)
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]###选取前三个元素，存储在特征矩阵中
classLabelVector.append(listFromLine[-1])###将列表的最后一列存储到向量classLabelVector中
index += 1
##将列表的最后一列由字符串转化为数字，便于以后的计算
dictClassLabel = Counter(classLabelVector)
classLabel = []
kind = list(dictClassLabel)
for item in classLabelVector:
if item == kind[0]:
item = 1
elif item == kind[1]:
item = 2
else:
item = 3
classLabel.append(item)
return returnMat,classLabel#####将文本中的数据导入到列表
##绘图（可以直观的表示出各特征对分类结果的影响程度）
datingDataMat,datingLabels = file2matrix(‘D:\python\Mechine learing in Action\KNN\datingTestSet.txt‘)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:,0],datingDataMat[:,1],15.0*array(datingLabels),15.0*array(datingLabels))
plt.show()
## 归一化数据,保证特征等权重
def autoNorm(dataSet):
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
ranges = maxVals - minVals
normDataSet = zeros(shape(dataSet))##建立与dataSet结构一样的矩阵
m = dataSet.shape[0]
for i in range(1,m):
normDataSet[i,:] = (dataSet[i,:] - minVals) / ranges
return normDataSet,ranges,minVals
##KNN算法
def classify(input,dataSet,label,k):
dataSize = dataSet.shape[0]
####计算欧式距离
diff = tile(input,(dataSize,1)) - dataSet
sqdiff = diff ** 2
squareDist = sum(sqdiff,axis = 1)###行向量分别相加，从而得到新的一个行向量
dist = squareDist ** 0.5
##对距离进行排序
sortedDistIndex = argsort(dist)##argsort()根据元素的值从大到小对元素进行排序，返回下标
classCount={}
for i in range(k):
voteLabel = label[sortedDistIndex[i]]
###对选取的K个样本所属的类别个数进行统计
classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0) + 1
###选取出现的类别次数最多的类别
maxCount = 0
for key,value in classCount.items():
if value > maxCount:
maxCount = value
classes = key
return classes
##测试(选取10%测试）
def datingTest():
rate = 0.10
datingDataMat,datingLabels = file2matrix(‘D:\python\Mechine learing in Action\KNN\datingTestSet.txt‘)
normMat,ranges,minVals = autoNorm(datingDataMat)
m = normMat.shape[0]
testNum = int(m * rate)
errorCount = 0.0
for i in range(1,testNum):
classifyResult = classify(normMat[i,:],normMat[testNum:m,:],datingLabels[testNum:m],3)
print("分类后的结果为:,", classifyResult)
print("原结果为：",datingLabels[i])
if(classifyResult != datingLabels[i]):
errorCount += 1.0
print("误分率为:",(errorCount/float(testNum)))
###预测函数
def classifyPerson():
resultList = [‘一点也不喜欢‘,‘有一丢丢喜欢‘,‘灰常喜欢‘]
percentTats = float(input("玩视频所占的时间比?"))
miles = float(input("每年获得的飞行常客里程数?"))
iceCream = float(input("每周所消费的冰淇淋公升数?"))
datingDataMat,datingLabels = file2matrix(‘D:\python\Mechine learing in Action\KNN\datingTestSet2.txt‘)
normMat,ranges,minVals = autoNorm(datingDataMat)
inArr = array([miles,percentTats,iceCream])
classifierResult = classify((inArr-minVals)/ranges,normMat,datingLabels,3)
print("你对这个人的喜欢程度:",resultList[classifierResult - 1])
新建test.py文件了解程序的运行结果，代码：
#coding:utf-8
from numpy import *
import operator
from collections import Counter
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import sys
sys.path.append("D:\python\Mechine learing in Action\KNN")
import date
date.classifyPerson()
运行结果如下图：
这样就算是成功了吧，当然，在这其中也遇到了很多的问题，我看的《机器学习实战》这本书主要还是针对于python2.7的，理所应当的我遇到了不少问题。有在学习这本书的朋友咱们可以交流下哈~
最后还是想说一点，就是在敲代码的时候，编完一段还是先调试一下比较好，这样到最后就不会有什么太大的问题啦，这次我就是这么干的~~~
——————————————————————————————我是萌萌哒分隔线————————————————————————
最近依旧一个字 ：“忙”！暑假呢，想想也还真是苦了自己，爸爸麻麻打电话都催着回家，看来二老还真是想我了。当时期末考结束之后就好好计划了这个暑假应该怎么过，现在一大半过去了，确实也没有什么后悔的。其实有时候在想，一个遥不可及的梦想到底值不值得坚持，我的行动告诉了我我在坚持，虽结果不可知，但时间会证明一切吧。
我从不悲观，相信不劳无获，更相信劳有所获！
我喜欢的生活是：该吃吃，该玩玩，该忙依旧得忙~
又快一点了，明早还得早起去上课，早点休息吧，各位晚安~
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原文地址：http://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4728848.html
