机器学习实战 源代码和数据集

机器学习实战 源代码和数据集

‘‘‘
Created on Sep 16 2010
kNN: k Nearest Neighbors

Input:      inX: vector to compare to existing dataset （1xN）
            dataSet: size m data set of known vectors （NxM）
            labels: data set labels （1xM vector）
            k: number of neighbors to use for comparison （should be an odd number）
            
Output:     the most popular class label

@author: pbharrin
‘‘‘
from numpy import *
import operator
from os import listdir

def classify0（inX dataSet labels k）:
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    diffMat = tile（inX （dataSetSize1）） - dataSet
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum（axis=1）
    distances = sqDistances**0.5
    sortedDistIndicies = distances.argsort（）     
    classCount={}          
    for i in range（k）:
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get（voteIlabel0） + 1
    sortedClassCount = sorted（classCount.iteritems（） key=operator.itemgetter（1） reverse=True）
    return sortedClassCount[0][0]

def createDataSet（）:
    group = array（[[1.01.1][1.01.0][00][00.1]]）
    labels = [‘A‘‘A‘‘B‘‘B‘]
    return group labels

def file2matrix（filename）:
    fr = open（filename）
    numberOfLines = len（fr.readlines（））         #get the number of lines in the file
    returnMat = zeros（（numberOfLines3））        #prepare matrix to return
    classLabelVector = []                       #prepare labels return   
    fr = open（filename）
    index = 0
    for line in fr.readlines（）:
        line = line.strip（）
        listFromLine = line.split（‘\t‘）
        returnMat[index:] = listFromLine[0:3]
        classLabelVector.append（int（listFromLine[-1]））
        index += 1
    return returnMatclassLabelVector
    
def autoNorm（dataSet）:
    minVals = dataSet.min（0）
    maxVals = dataSet.max（0）
    ranges = maxVals - minVals
    normDataSet = zeros（shape（dataSet））
    m = dataSet.shape[0]
    normDataSet = dataSet - tile（minVals （m1））
    normDataSet = normDataSet/tile（ranges （m1））   #element wise divide
    return normDataSet ranges minVals
   
def datingClassTest（）:
    hoRatio = 0.50      #hold out 10%
    datingDataMatdatingLabels = file2matrix（‘datingTestSet2.txt‘）       #load data setfrom file
    normMat ranges minVals = autoNorm（datingDataMat）
    m = normMat.shape[0]
    numTestVecs = int（m*hoRatio）
    errorCount = 0.0
    for i in range（numTestVecs）:
        classifierResult = classify0（normMat[i:]normMat[numTestVecs:m:]datingLabels[numTestVecs:m]3）
        print “the classifier came back with: %d the real answer is: %d“ % （classifierResult datingLabels[i]）
        if （classifierResult != datingLabels[i]）: errorCount += 1.0
    print “the total error rate is: %f“ % （errorCount/float（numTestVecs））
    print errorCount
    
def img2vector（filename）:
    returnVect = zeros（（11024））
    fr = open（filename）
    for i in range（32）:
        lineStr = fr.readline（）
        for j in range（32）:
            returnVect[032*i+j] = int（li

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2017-12-23 08:56  机器学习实战\
     目录           0  2017-12-23 08:52  机器学习实战\.git\
     文件          31  2012-03-01 15:44  机器学习实战\.git\COMMIT_EDITMSG
     文件          23  2011-05-04 15:27  机器学习实战\.git\HEAD
     文件         341  2011-05-04 15:31  机器学习实战\.git\config
     文件          73  2011-05-04 15:27  机器学习实战\.git\description
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