在看完机器学习实战第一章及敲完代码的总结

仅供参考，欢迎指正。
第一：
k近邻算法的核心：训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。
第二：
示例：使用K近邻算法改进约会网站的配对效果
第一个 classify0 函数（该算法的核心）起到分类的作用；首先看有几行，然后用tile函数（个人感觉这里很关键,第一个是模型，然后时行数，重复次数），然后就是算他们之间的距离，从小到大排序后提取他们的原来的所用到sortedDistIndicies中。接下来的一个循环时选出前k项，然后这k项有重复的。在进行计数后，再生成新的字典。再排序。reverse默认升序operator.itemgetter函数获取的不是值，而是定义了一个函数，通过该函数作用到对象上才能获取值。取得第一维度的值。

def classify0(inx,dataSet,labels,k):
    dataSetSize =dataSet.shape[0]
    diffMat=tile(inx,(dataSetSize,1))-dataSet
    sqDiffMat=diffMat**2
    sqDistances=sqDiffMat.sum(axis=1)
    distances=sqDistances**0.5
    sortedDistIndicies = distances.argsort()
    classCount={}
    for i in range(k):
        votellabel=labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[votellabel]=classCount.get(votellabel,0)
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key = operator.itemgetter(1),reverse = True)
    return sortedClassCount[0][0]

第二个重要的函数 file2matrix 。它是将文件中的文本，转换为矩阵。

def file2matrix(filename):
    fr=open(filename)
    arrayOLines=fr.readlines()
    numberOfLines=len(arrayOLines)
    returnMat=zeros((numberOfLines,3))
    classLabelVector=[]
    index=0
    for line in arrayOLines:
        line = line.strip('n')
        listFromLine = line.split('t')
        returnMat[index,:]=listFromLine[0:3]
        classLabelVector.append((int)(listFromLine[-1]))
        index +=1
    return returnMat,classLabelVector

第三个重要的就是 autoNorm 函数。它避免了三个特征值影响差距较大，因为，其中一项的数值较大，所以要归一化。

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

其他函数是建立在三个函数上，在此不说了。还有一个书写数字识别时文本格式，个人认为不太符合常规，且已用神经网络实现，在此就不说了。

最后

以上就是高大乌冬面为你收集整理的在看完机器学习实战第一章及敲完代码的总结的全部内容，希望文章能够帮你解决在看完机器学习实战第一章及敲完代码的总结所遇到的程序开发问题。

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