【Python机器学习】k-近邻算法简单实践——改进约会网站的配对效果

zhangbin_237

于 2024-07-24 19:30:14 发布

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分类专栏： Python机器学习文章标签：近邻算法算法 python 开发语言人工智能机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39407597/article/details/140670536

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需求背景：

XX一直使用约会网站寻找适合自己的约会对象，ta会把人分为3种类型：

不喜欢、魅力一般、非常有魅力

对人分类轴，发现了对象样本的以下3种特征：

1、每年获得的飞行里程数

2、玩视频游戏所耗时间百分比

3、每周消费的冰淇淋数量

数据初始化：

将上述特征输入到分类器之前，必须将待处理数据的格式处理成分类器可以接受的格式。因为源数据存在txt文件中，所以要创建一个函数处理数据：

def file2matrix(filename):
    fr=open(filename)
    arrayOlines=fr.readlines()
    numberOfLines=len(arrayOlines)
    returnMat=zeros((numberOfLines,3))
    classLabelVector=[]
    index=0
    for line in arrayOlines:
        line=line.strip()
        listFromLine=line.split('\t')
        returnMat[index,:]=listFromLine[0:3]
        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
        index += 1
    return returnMat,classLabelVector

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