【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

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=0for line in arrayOlines:line=line.strip()listFromLine=line.split('\t')returnMat[index,:]=listFromLine[0:3]classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))index += 1return returnMat,classLabelVector

从上面的代码可以看到，Python处理文本文件非常容易。

处理顺序：

1、获得文件的行数

2、创建以0填充的矩阵NumPy

3、循环处理文件中的每行数据，使用函数line.strip()截取掉所有的回车字符

分析数据：

使用Matplotlib制作原始数据的散点图：

datingDataMat,datingLabels=file2matrix('datingTestSet2.txt')
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2],15.0*array(datingLabels),15.0*array(datingLabels))
plt.show()

可以看到，由于没有使用样本分类的特征值，很难从图中看出任何有用的数据模式信息，所以调试代码，利用scatter函数进行个性化标记散点图上的点：

ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2],15.0*array(datingLabels),15.0*array(datingLabels))

现在就可以看出每种分类人群的特征

准备数据：归一化数值

从数据上可以看出，每年飞行里程数对于计算结果的影响远远大于另外两个特征的影响。而产生这种线性的原因，仅仅是因为飞行里程数远大于其他特征，但因为用户认为这三种特征是同等重要的，所以作为特征之一，里程数不应该如此严重的影响到计算结果。

处理这种不同取值范围的特征值时，我们通常采用的方法是将数值归一化，比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转化为0到1区间内的值：

newValue=(oldValue-min)/(max-min)

其中min和max分别是数据集中的最小特征值和最大特征值。

归一化函数：

def autoNorm(dataSet):minVals=dataSet.min(0)maxVals=dataSet.max(0)ranges=maxVals-minValsnormDataSet=zeros(shape(dataSet))m=dataSet.shape[0]normDataSet=dataSet-tile(minVals,(m,1))normDataSet=normDataSet/tile(ranges,(m,1))return normDataSet,ranges,minVals

在这个函数中，我们将每列的最小值放在变量minVals中，将最大值放在变量maxVals中，其中dataSet.min(0)中的参数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。然后，函数计算可能的取值范围，并创建新的返回矩阵。为了归一化特征值，我们必须使用当前值减去最小值，然后除以取值范围。需要注意的是，特征矩阵由1000*3个值，而minVals和range的值都是1*3.为了解决这个问题，使用NumPy库中的tile()函数将变量内容复制乘输入矩阵同样大小的矩阵。这是具体特征值相处。

测试算法：作为完整程序验证分类器

机器学习算法一个很重要的工作就是评估算法的正确率，通常我们只提供90%的数据作为训练样本，而使用剩余的10%作为测试数据。其中10%的测试数据应该是随机选择的。

完美分类器的错误量为0，而错误率为1.0的分类器不会给出任何正确的分类

为了测试分类器效果，我们创建以下函数：

def datingClassTest():hoRatio=0.10datingDataMat=datingLabels=file2matrix('datingTestSet2.txt')normMat,ranges,minVals=autoNorm(datingDataMat)m=normMat.shape[0]errorCount=0.0numTestVecs=int(m*hoRatio)for i in range(numTestVecs):classifierResult=classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,],datingLabels[numTestVecs:m],3)print(classifierResult,datingLabels[i])if (classifierResult!=datingLabels[i]):errorCount+=1.0print(errorCount/float(numTestVecs))

函数datingClassTest首先使用了file2matrix和autoNorm函数从文件中读取数据并将其转化为归一化特征值。接着计算测试向量的数量，这一步决定了normMat向量中哪些数据用于测试，那些数据用于训练；然后将这两部分数据输入到原始kNN分类器函数classify0.最后，函数计算错误率并输出结果。

需要注意，此处我们使用原始分类器。

分类器处理数据集的错误率为5%，这是一个还不错的结果。我们可以改变函数中hoRatio和变量k的值，检测错误率是否会随着变量值的变换而增加，

使用算法：构建完整可用系统

上面已经在数据上对分类器进行了测试，现在可以用这个分类器对人员进行分类：

def classifyPerson():resultList=['完全不喜欢','一般魅力','很有魅力']percentTats=float(input('每年玩视频游戏的时间比例?'))ffMiles=float(input('每年的飞行里程数?'))iceCream=float(input('每年吃冰激凌的数量?'))datingDataMat,datingLabels=file2matrix('datingTestSet2.txt')normMat,ranges,minVals=autoNorm(datingDataMat)inArr=array([ffMiles,percentTats,iceCream])classifierResult=classify0((inArr-minVals)/ranges,normMat,datingLabels,3)print('你对于这个人的感受:',resultList[classifierResult-1])