机器学习实战k-近邻算法(kNN)应用之改进婚恋网站配对效果代码解_classifierresult = classify0(normmat[i, :], normma-优快云博客

一.背景简要说明

问题背景不再详细赘述了，《机器学习实战》中有详细介绍，利用KNN想做的就是训练出一个分类器，能根据对方的一些特征判断他（她）对你的吸引程度，是不喜欢，还是一般喜欢，还是很喜欢。以此改进约会配对效果。

二.模块代码及注释

from numpy import *
import operator

#样本数据集创建函数
def creatDataSet():
    dataSet = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
    labels = ['A','A','B','B']
    return dataSet,labels


#k-NN简单实现函数
def classify0(inX,dataSet,labels,k):

    #求出样本集的行数，也就是labels标签的数目
    dataSetSize = dataSet.shape[0]

    #构造输入值和样本集的差值矩阵
    diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet

    #计算欧式距离
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    distances = sqDistances**0.5

    #求距离从小到大排序的序号
    sortedDistIndicies = distances.argsort()

    #对距离最小的k个点统计对应的样本标签
    classCount = {}
    for i in range(k):
        #取第i+1近邻的样本对应的类别标签
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        #以标签为key，标签出现的次数为value将统计到的标签及出现次数写进字典
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1

    #对字典按value从大到小排序
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)

    #返回排序后字典中最大value对应的key
    return sortedClassCount[0][0]

#从文本文件中解析数据
def file2matrix(filename):
    fr = open(filename)
    
    #按行读取整个文件的内容
    arrayOfLines = fr.readlines()
    
    #求文件行数，即样本总数
    numberOfLines = len(arrayOfLines)

    #初始化返回数组及列表
    returnMat = zeros((numberOfLines,3))
    classLabelVector = []
    
    index = 0
    for line in arrayOfLines:
        #截取掉每一行的回车符
        line = line.strip()
        #将一行数据根据制表符分割成包含多个元素（特征）的列表
        listFromLine = line.split('\t')
        #分割后的特征数据列表存入待返回的numpy数组
        returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
        #将文件每一行最后一列的数据存入待返回的分类标签列表
        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
        #控制待返回的numpy数组进入下一行
        index+=1
    return returnMat,classLabelVector

#特征变量归一化
def autoNorm(dataSet):

    #取出每一列的最小值，即每一个特征的最小值
    minVals = dataSet.min(0)

    #取出每一列的最大值，即每一个特征的最大值
    maxVals = dataSet.max(0)

    #每一个特征变量的变化范围
    ranges = maxVals - minVals

    #初始化待返回的归一化特征数据集
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))

    #特征数据集行数，即样本个数
    m = dataSet.shape[0]

    #利用tile()函数构造与原特征数据集同大小的矩阵，并进行归一化计算
    normDataSet = dataSet - tile(minVals,(m,1))
    normDataSet = normDataSet/tile(ranges,(m,1))

    return normDataSet,ranges,minVals

#分类器测试
def datingClassTest():

    #给定用于测试分类器的样本比例
    hoRatio = 0.10

    #调用文本数据解析函数
    datingDataMat,datingLabels = file2matrix('F:/programming tools/datingTestSet2.txt')

    #调用特征变量归一化函数
    normMat,ranges,minVals = autoNorm(datingDataMat)

    #归一化的特征数据集行数，即样本个数
    m = normMat.shape[0]

    #用于测试分类器的测试样本个数
    numTestVecs = int(m*hoRatio)
    
    #初始化分类器犯错样本个数
    errorCount = 0.0
    
    for i in range(numTestVecs):
        #以测试样本作为输入，测试样本之后的样本作为训练样本，对测试样本进行分类
        classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)

        #对比分类器对测试样本预测的类别和其真实类别
        print("the classifier came back with: %d,the real answer is: %d" % (classifierResult,datingLabels[i]))

        #统计分类出错的测试样本数
        if (classifierResult != datingLabels[i]):
            errorCount+=1.0

    #输出分类器错误率        
    print("the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs)))

#约会网站对新输入分类
def classifyPerson():

    #定义一个存储了三个字符串的列表，分别对应不喜欢，一般喜欢，很喜欢
    resultList = ['not at all','in small dose','in large dose']

    #用户输入三个特征变量，并将输入的字符串类型