kNN算法

最新推荐文章于 2023-12-25 08:16:58 发布

原创

最新推荐文章于 2023-12-25 08:16:58 发布 · 283 阅读

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kNN算法的处理步骤：

1 收集数据

2 准备数据，距离计算所需要的数值计算

3 分析数据

4 测试算法，计算错误率

5 使用算法，判定输入的数据处于哪个分类

实例：改进约会网站的配对效果

1 准备数据，从文本文件中解析数据，将数据处理成分类器可以接受的格式

# 从文本中解析数据，处理输入格式问题，将字符串转化为训练样本矩阵和类标签向量
def fileToMatrix(fileName):
   # 读取文件内容
   fr = open(fileName)
   # readlines()和readline()的区别
   arrayOfLine = fr.readlines()
   numberOfLine = len(arrayOfLine)
   # 创建处理特征值的二维数组和存储标签的列表
   returnMat = zeros((numberOfLine, 3))
   classLabelVector = []
   index = 0
   # 循坏处理每行数据
   for line in arrayOfLine:
      # strip()移除字符串头尾指定的字符，即移除每行尾部的空格。split()对字符串进行切片
      # \t是制表符，其中t是TAB的缩写。制表符，产生一定距离的空白。
      line = line.strip()
      listFromLine = line.split('\t')
      # 将前三个元素存储到特征矩阵中，最后一个元素到标签向量中
      returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]
      #for i in range(3):
      #   returnMat[index, i] = float(listFromLine[i])
      classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
      index += 1
   return returnMat, classLabelVector

2 分析数据，使用Matplotlib绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt
from chapter2.kNN import *

# 分析数据，创建散点图
datingDataMat,datingDataLabel = fileToMatrix("E:\机器学习\machinelearninginaction\Ch02\datingTestSet2.txt")
fig = plt.figure()
ax = fig.add_s