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...
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...
datingClassTest() 算法预测错误率大约是:6.6%,算是很不错的了。 使用算法:构建完整可用系统 上面我们已经在数据上对分类器进行了测试,现在终于可以使用这个分类器为海伦来对人们 分类。我们会给海伦一小段程序,通过该程序海伦会在约会网站上找到某个人并输入他的信息。 程序会给出她对对方喜欢程度的预测值。 def...
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...
2.2 使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 Helen交往过三种类型的人: 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 示例:在约会网站上使用k-近邻算法 (1)收集数据:提供文本文件; datingTestSet2.txt链接https://files.cnblogs.com/files/Lamfai/datingTestSet2.rar ...
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...
1.数据准备:从文本文件中解析数据 文本文件datingTestSet2.txt网盘地址为: https://pan.baidu.com/s/19HNwo1TSWjWhbRwsyL-itg 提取码为:mz11 约会数据由1000行,主要包含一下三种特征: 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间