使用Matplotlib创建散点图,使用之前要确保Matplotlib已安装(确认方法:打开Anaconda prompt,输入命令pip list,然后查看是否有matplotlib) 4)测试算法 5)使用算法 产生简单的命令行程序 代码模块及功能展示 #将测试的文本数据格式转换为分类器接受的格式deffile2matrix(filename): fr =open(filename) arrayOfLines = fr...
k-近邻算法必须先对数据分类,然后才能预测。不像其他分类算法,是先训练样本。k-近邻学习起来简单易懂。
(3)分析数据:使用Matplotlib画二维扩散图; (4)训练算法:此步骤不适用于k-近邻算法; (5)测试算法:使用Helen提供的部分数据作为测试样本,测试样本和非测试样本的区别在于:测试样本是已经完成分类的数据,如果预测分类与实际类别不同,则标记为一个错误; (6)使用算法:产生简单的命令行程序,然后Helen可以输入一些特征数据...
3、测试算法:将数据集分为训练数据和测试数据。用训练数据训练分类器,用测试数据集评估分类器。 4、使用算法:输入一些特征数据来判断是否是自己想要的结果。 使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 数据存放在文本文件datingTestSet2.txt中,每一个样本数据占一行,总共有1000行。样本主要有三个特征。 将特征数据输入...
本经验介绍如何用K-近邻算法来改进约会网站的配对效果。工具/原料 约会网站数据 python,Numpy 方法/步骤 1 1、问题背景 海伦一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她并不喜欢每一个人。经过一番总结，她发现曾交往过三种类型的人： 类型一、 不喜欢的人 类型二、魅力...
实例:在约会网站上使用k-近邻算法 (1) 收集数据: 提供文本文件。 (2) 准备数据: 使用python解析文本文件。 (3) 分析数据: 使用 Matplotlib画二维扩散图 。 (4) 训练算法: 此步驟不适用于k-近邻算法。 (5) 测试算法: 使用海伦提供的部分数据作为测试样本。 测试样本和非测试样本的区别在于:测试样本是...
参考:Python3《机器学习实战》学习笔记(一):k-近邻算法(史诗级干货长文) 参考:【数学】一只兔子帮你理解 kNN 《机器学习实战》百度网盘链接:http://pan.baidu.com/s/1dFztQOL密码:hcn1 最终结果错误率4%,看来还是能用的。跟最初的错误率69%相比,嗯嗯嗯嗯嗯嗯...
五、测试算法:验证分类器 为了测试分类器效果,编写代码如下: 1#-*- coding: UTF-8 -*-2importnumpy as np3importoperator45"""6函数说明:kNN算法,分类器78Parameters:9inX - 用于分类的数据(测试集)10dataSet - 用于训练的数据(训练集)11labes - 分类标签12k - kNN算法参数,选择距离最小的k个点13Returns...
4 定义K近邻算法 importnumpy as npimportoperator"""函数说明:kNN算法,分类器 Parameters: inX - 用于分类的数据(测试集) dataSet - 用于训练的数据(训练集) labes - 分类标签 k - kNN算法参数,选择距离最小的k个点 Returns: sortedClassCount[0][0] - 分类结果"""defclassify0(inX, dataSet, labels, k...
Demo:使用kNN算法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 文本文件下载地址 https://pan.baidu.com/s/1o8BSXWu deffile2matrix(filename): fr=open(filename) arrayOLines=fr.readlines()#得到文件行数numberOfLines =len(arrayOLines)#创建以0填充的矩阵returnMat = zeros((numberOfLines, 3...