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...
对数据进行分类:1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力67Parameters:8filename - 文件名9Returns:10returnMat - 特征矩阵11classLabelVector - 分类Label向量12"""131415deffile2matrix(filename):16#打开文件17fr =open(filename)18#读取文件所有内容19arrayOLines =fr.readlines()20#得到文件行数21numberOfLin...
(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...
6 (2)分析数据: 使用Matplotlib 创建散点图 在Python命令 行环境中,输入下列命令:>>> import matplotlib>>> import matplotlib. pyplot as plt>>> fig = plt. figure ()>>> ax = fig. add_ subplot (111)>>> ax. scatter (datingDataMat[:,1],dat ingDataMat[:,2])>>> plt . show()7...
配合如下一起食用效果更佳,没有按部就班使用书上的代码。代码结合了自己所掌握范围内的知识所写,如有不明白可以联系私信我,可以逐一解释。毕竟教会别人,自己也算是review了一遍。别看缩略图很模糊,点进去可是超清的。 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) ...
使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果(kNN) 谷歌笔记本(可选) from google.colab import drivedrive.mount("/content/drive") Mounted at /content/drive 准备数据:从文本文件中解析数据 def file2matrix(filename):fr = open(filename)arrayOfLines = fr.readlines()numberOfLines = len(arrayOfLines)returnMat...
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...
简介:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果(kNN) 谷歌笔记本(可选) from google.colab import drivedrive.mount("/content/drive") Mounted at /content/drive 准备数据:从文本文件中解析数据 def file2matrix(filename):fr = open(filename)arrayOfLines = fr.readlines()numberOfLines = len(arrayOfLines)retu...
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...
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...