KNN项目实战——改进约会网站的配对效果
1、项目背景：
海伦女士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，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她发现自己交往过的人可以进行如下分类：
- 不喜欢的人
- 魅力一般的人
- 极具魅力的人
2、项目数据
海伦收集约会数据已经有了一段时间，她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中，每个样本数据占据一行，总共有1000行。
海伦收集的样本数据主要包含以下3种特征：
- 每年获得的飞行常客里程数
- 玩视频游戏所消耗时间百分比
- 每周消费的冰淇淋公升数
数据格式如下：
3、K-近邻算法的一般流程
（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）测试算法：使用文本文件的部分数据作为测试样本，计算错误率。
（5）使用算法：错误率在可接受范围内，就可以运行k-近邻算法进行分类。
4、项目步骤及代码实现
#-*- coding:utf-8 -*- import matplotlib.lines as mlines
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import operator '''
#准备数据，从文本文件中解析数据
'''
def file2matrix(filename):
#打开文件
with open(filename,'r') as fr:
# 读取文件所有内容
arrayOLines = fr.readlines()
# 得到文件行数
numberOfLines = len(arrayOLines)
# 返回的NumPy矩阵,解析完成的数据:numberOfLines行,3列
returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3))
# 返回的分类标签向量
classLabelVector = []
# 行的索引值
index = 0
for line in arrayOLines:
# s.strip(rm)，当rm空时,默认删除空白符(包括'\n','\r','\t',' ')
line = line.strip()
# 使用s.split(str="",num=string,cout(str))将字符串根据'\t'分隔符进行切片。
listFromLine = line.split('\t')
# 将数据前三列提取出来,存放到returnMat的NumPy矩阵中,也就是特征矩阵
returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]
# 根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力
if listFromLine[-1] == 'didntLike':
classLabelVector.append(1)
elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':
classLabelVector.append(2)
elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':
classLabelVector.append(3)
index += 1
return returnMat, classLabelVector '''
#分析数据，数据可视化，使用Matplotlib创建散点图
'''
def showdatas(datingDataMat, datingLabels):
#设置汉字格式
# sans-serif就是无衬线字体，是一种通用字体族。
# 常见的无衬线字体有 Trebuchet MS, Tahoma, Verdana, Arial, Helvetica, 中文的幼圆、隶书等等
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体 SimHei为黑体
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号
#将fig画布分隔成2行2列,不共享x轴和y轴,fig画布的大小为(13,8)
#当nrow=2,nclos=2时,代表fig画布被分为四个区域,axs[0][0]表示第一行第一个区域
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,sharex=False, sharey=False, figsize=(13,9)) LabelsColors = []
for i in datingLabels:
if i == 1:
LabelsColors.append('black')
if i == 2:
LabelsColors.append('orange')
if i == 3:
LabelsColors.append('red') #画出散点图,以datingDataMat矩阵的第一(飞行常客例程)、第二列(玩游戏)数据画散点数据,散点大小为15,透明度为0.5
axs[0][0].scatter(x=datingDataMat[:,0], y=datingDataMat[:,1], color=LabelsColors,s=15, alpha=.5)
#设置标题,x轴label,y轴label
axs0_title_text = axs[0][0].set_title('每年获得的飞行常客里程数与玩视频游戏所消耗时间占比')
axs0_xlabel_text = axs[0][0].set_xlabel('每年获得的飞行常客里程数')
axs0_ylabel_text = axs[0][0].set_ylabel('玩视频游戏所消耗时间占')
plt.setp(axs0_title_text, size=12, weight='bold', color='red')
plt.setp(axs0_xlabel_text, size=10, weight='bold', color='black')
plt.setp(axs0_ylabel_text, size=10, weight='bold', color='black') #画出散点图,以datingDataMat矩阵的第一(飞行常客例程)、第三列(冰激凌)数据画散点数据,散点大小为15,透明度为0.5
axs[0][1].scatter(x=datingDataMat[:,0], y=datingDataMat[:,2], color=LabelsColors,s=15, alpha=.5)
#设置标题,x轴label,y轴label
axs1_title_text = axs[0][1].set_title('每年获得的飞行常客里程数与每周消费的冰激淋公升数',)
axs1_xlabel_text = axs[0][1].set_xlabel('每年获得的飞行常客里程数')
axs1_ylabel_text = axs[0][1].set_ylabel('每周消费的冰激淋公升数')
plt.setp(axs1_title_text, size=12, weight='bold', color='red')
plt.setp(axs1_xlabel_text, size=10, weight='bold', color='black')
plt.setp(axs1_ylabel_text, size=10, weight='bold', color='black') #画出散点图,以datingDataMat矩阵的第二(玩游戏)、第三列(冰激凌)数据画散点数据,散点大小为15,透明度为0.5
axs[1][0].scatter(x=datingDataMat[:,1], y=datingDataMat[:,2], color=LabelsColors,s=15, alpha=.5)
#设置标题,x轴label,y轴label
axs2_title_text = axs[1][0].set_title('玩视频游戏所消耗时间占比与每周消费的冰激淋公升数')
axs2_xlabel_text = axs[1][0].set_xlabel('玩视频游戏所消耗时间占比')
axs2_ylabel_text = axs[1][0].set_ylabel('每周消费的冰激淋公升数')
plt.setp(axs2_title_text, size=12, weight='bold', color='red')
plt.setp(axs2_xlabel_text, size=10, weight='bold', color='black')
plt.setp(axs2_ylabel_text, size=10, weight='bold', color='black') #设置图例
didntLike = mlines.Line2D([], [], color='black', marker='.', markersize=6, label='不喜欢')
smallDoses = mlines.Line2D([], [], color='orange', marker='.',markersize=6, label='魅力一般')
largeDoses = mlines.Line2D([], [], color='red', marker='.',markersize=6, label='极具魅力')
#添加图例
axs[0][0].legend(handles=[didntLike,smallDoses,largeDoses])
axs[0][1].legend(handles=[didntLike,smallDoses,largeDoses])
axs[1][0].legend(handles=[didntLike,smallDoses,largeDoses])
#显示图片
plt.show() '''
#准备数据，数据归一化处理
'''
def autoNorm(dataSet):
#获得每列数据的最小值和最大值
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
#最大值和最小值的范围
ranges = maxVals - minVals
#shape(dataSet)返回dataSet的矩阵行列数
#normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))
#返回dataSet的行数
m = dataSet.shape[0]
#原始值减去最小值
normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m, 1))
#除以最大和最小值的差,得到归一化数据
normDataSet = normDataSet / np.tile(ranges, (m, 1))
#返回归一化数据结果,数据范围,最小值
return normDataSet, ranges, minVals '''
KNN算法分类器
# inX - 用于分类的数据(测试集)
# dataSet - 用于训练的数据(训练集)
# labes - 训练数据的分类标签
# k - kNN算法参数,选择距离最小的k个点
# sortedClassCount[0][0] - 分类结果
'''
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
#numpy函数shape[0]返回dataSet的行数
dataSetSize = dataSet.shape[0]
#在列向量方向上重复inX共1次(横向),行向量方向上重复inX共dataSetSize次(纵向)
diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
#二维特征相减后平方
sqDiffMat = diffMat**2
#sum()所有元素相加,sum(0)列相加,sum(1)行相加
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
#开方,计算出距离
distances = sqDistances**0.5
#返回distances中元素从小到大排序后的索引值
sortedDistIndices = distances.argsort()
#定一个记录类别次数的字典
classCount = {}
for i in range(k):
#取出前k个元素的类别
voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]
#dict.get(key,default=None),字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值。
#计算类别次数
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
#python3中用items()替换python2中的iteritems()
#key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序
#key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序
#reverse降序排序字典
sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
#返回次数最多的类别,即所要分类的类别
return sortedClassCount[0][0] '''
#测试算法，计算分类器的准确率，验证分类器
'''
def datingClassTest():
#打开的文件名
filename = "datingTestSet.txt"
#将返回的特征矩阵和分类向量分别存储到datingDataMat和datingLabels中
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
#取所有数据的百分之十
hoRatio = 0.10
#数据归一化,返回归一化后的矩阵,数据范围,数据最小值
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
#获得normMat的行数
m = normMat.shape[0]
#百分之十的测试数据的个数
numTestVecs = int(m * hoRatio)
#分类错误计数
errorCount = 0.0 for i in range(numTestVecs):
#前numTestVecs个数据作为测试集,后m-numTestVecs个数据作为训练集
classifierResult = classify0(normMat[i,:], normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m], 4)
print("分类结果:%d\t真实类别:%d" % (classifierResult, datingLabels[i]))
if classifierResult != datingLabels[i]:
errorCount += 1.0
print("错误率:%f%%" %(errorCount/float(numTestVecs)*100)) '''
#使用算法，构建完整可用系统
'''
def classifyPerson():
#输出结果
resultList = ['不喜欢','有些喜欢','非常喜欢']
#三维特征用户输入
ffMiles = float(input("每年获得的飞行常客里程数:"))
precentTats = float(input("玩视频游戏所耗时间百分比:"))
iceCream = float(input("每周消费的冰激淋公升数:"))
#打开的文件名
filename = "datingTestSet.txt"
#打开并处理数 据
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
#训练集归一化
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
#生成NumPy数组,测试集
inArr = np.array([ffMiles,precentTats, iceCream])
#测试集归一化
norminArr = (inArr - minVals) / ranges
#返回分类结果
classifierResult = classify0(norminArr, normMat, datingLabels, 3)
#打印结果
print("你可能%s这个人" % (resultList[classifierResult-1])) '''
#主函数，测试以上各个步骤，并输出各个步骤的结果
'''
if __name__ == '__main__':
#打开的文件名
filename = "datingTestSet.txt"
#打开并处理数据
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
#数据可视化
showdatas(datingDataMat, datingLabels)
#验证分类器
datingClassTest()
#使用分类器
classifyPerson()
5、项目结果
（1）数据可视化结果
（2）验证分类器计算错误率结果
（3）使用分类器根据输入数据获得预测结果