机器学习——kNN算法之约会网站配对

• 1. 实验内容
• 2. 代码
• • 2.1 从文本文件中解析数据
  • 2.2 归一化数值
  • 2.3 测试算法
• 3. 运行结果

使用kNN算法改进约会网站的配对效果，使匹配对象更好地划分到确切的分类中。

• 从文件中读取数据，将待处理数据的格式改变为分类器可以接受的格式。
• 该函数输入为文件名字符串，输出为训练样本矩阵和类标签向量。

• #从文件中读取数据
  #首先将待处理数据的格式改变为分类器可以接受的格式
  #该函数输入为文件名字符串，输出为训练样本矩阵和类标签向量
  def file2matrix(filename):
      fr = open(filename)
      #读取整个文件，返回值放到一个列表中，以列表的格式返回全部文本，文本的第几行对应列表的第几个元素
      arrayOfLines = fr.readlines()
      #len函数返回参数对象（例如字符或字符串、元组、列表和字典等）的项目个数（长度）。这里是返回列表长度
      numberOfLines = len(arrayOfLines)
      #将32*32的二进制图像矩阵转化为1*1024的向量,用法：zeros(shape, dtype=float, order=’C’),返回：返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组；
      returnMat = zeros((numberOfLines, 3))
      #定义列表
      classLabelVetor = []
      index = 0
      for line in arrayOfLines:
          #strip([chars]) 方法用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列。注意：该方法只能删除开头或是结尾的字符，不能删除中间部分的字符。
          line = line.strip()
          #将上一步的整行数据分割成一个元素列表
          listFromLine = line.split('t')
          #选取前3个，储存到特征矩阵
          returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]
          #使用索引值-1表示列表中的最后一列元素，利用这种负索引，将列表中的最后一列储存到向量classLabelVector中
          classLabelVetor.append(int(listFromLine[-1]))
          index += 1
      fr.close()
      return returnMat, classLabelVetor
  

  2.2 归一化数值
• 原因：计算样本之间的距离时，结果容易受到数字查值较大的属性的影响，然而所有特征都同等重要。
• 方法：将数值归一化，如将取值范围处理为0到1或者-1到1之间，下面的公式可以将任意取值范围的特征值转化为0到1区间内： newValue = (oldValue-min) / (max-min)

• #归一化特征值
  def autoNorm(dataSet):
      #存放每列的最小值，参数0使得函数可以从列中选取最小值，而不是选取当前行的最小值
      minVals = dataSet.min(0)
      #存放每列的最大值
      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))
      return normDataSet, ranges, minVals
  

  2.3 测试算法

  前面通过file2matrix和autoNorm函数完成了从文件中读取数据并将其转换为归一化特征值，此步则是计算测试向量的数量，决定了normMat向量中哪些数据用于测试，哪些数据用于分类器的训练样本，然后将两部分数据输入到kNN分类器函数中计算错误率。

  #计算测试向量的数量，决定了norMat向量中哪些数据用于测试，哪些数据用于分类器的训练样本，然后将这两部分数据输入到kNN分类器函数中。
  def datingClassTest():
      hoRatio = 0.05
      datingDateMat, datingLabels = file2matrix('D:/study/机器学习/py code/kNN/datingTestSet2.txt')
      normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDateMat)
      m = normMat.shape[0]
      numTestVecs = int(m * hoRatio)
      errorCount = 0.0
      for i in range(numTestVecs):
          classifierResult = classify0(normMat[i, :], normMat[numTestVecs:m, :], datingLabels[numTestVecs:m], 3)
          print("the classifier came back with:%d, the real answer is:%d" % (classifierResult, datingLabels[i]))
          if (classifierResult != datingLabels[i]):
              errorCount += 1.0
      print("the total error rate is: %f" % (errorCount / float(numTestVecs)))
      
  datingClassTest()
  

  3. 运行结果

  分类器处理约会数据集的错误率时2.4%。