python算法实例 #The first machine learning algorithm--kNN ''' 导入科学计算包Numpy和运算符模块 ''' from numpy import * import operator def creatDataSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels=['A',&#
1.算法简介 k-近邻算法的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，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。输入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
Machine Learning in Action 读书笔记 第2章 k-近邻算法 文章目录 Machine Learning in Action 读书笔记一、k-近邻分类算法二、示例三、约会网站配对分类完整代码四、本章小结 一、k-近邻分类算法 简单的说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 （1）方
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Jul 13 09:17:41 2018 @author: wzy """ from matplotlib.font_manager import FontProperties import matplotlib.lines as mlines import matplotlib.pyplot as plt import time import numpy a
在约会网站使用K-近邻算法 准备数据：从文本文件中解析数据 海伦收集约会数据巳经有了一段时间，她把这些数据存放在文本文件(1如1^及抓 比加 中，每 个样本数据占据一行，总共有1000行。海伦的样本主要包含以下3种特征： 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间百分比 每
1 #约会网站预测数据 2 def classifyPersion(): 3 resultList = ['not at all','in small doses','in large doses'] 4 #input()函数允许用户输入文本行命令并返回用户所输入的命令 5 percentTats = float(input("percentage of time spent playing video gam
1 #测试算法：作为完整程序验证分类器 2 def datingClassTest(): 3 hoRatio = 0.10 #设置测试集比重，前10%作为测试集，后90%作为训练集 4 datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet.txt') 5 normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat) 6
