#?-*-?coding:?cp936?-*-
#?1：約會網站
from?numpy?import?*
import?operator
from?os?import?listdir

#創造數據集
def?createDataSet（）:
????group?=?array（[[1.0?1.1]?[1.0?1.0]?[0?0]?[0?0.1]]）
????labels?=?[‘A‘?‘A‘?‘B‘?‘B‘]
????return?group?labels

#第一個kNN分類器??inX-測試數據?dataSet-樣本數據??labels-標簽?k-鄰近的k個樣本
def?classify0（inXdataSet?labels?k）:
????#計算距離
????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?=?{}
????#選擇距離最小的k個點
????for?i?in?range（k）:
????????voteIlabel?=?labels[sortedDistIndicies[i]]
????????classCount[voteIlabel]?=?classCount.get（voteIlabel0）+1
????#排序
????sortedClassCount?=?sorted（classCount.iteritems（）?key?=?operator.itemgetter（1）reverse?=?True）
????return?sortedClassCount[0][0]


#?將文本記錄到轉換numPy的解析程序
def?file2matrix（filename）:
????#打開文件并得到文件行數
????fr?=?open（filename）
????arrayOLines?=?fr.readlines（）
????numberOfLines?=?len（arrayOLines）
????#創建返回的numPy矩陣
????returnMat?=?zeros（（numberOfLines?3））
????classLabelVector?=?[]
????index?=0
????#解析文件數據到列表
????for?line?in?arrayOLines:
????????line?=?line.strip（）
????????listFormLine?=?line.split（‘\t‘）
????????returnMat[index:]?=?listFormLine[0:3]
????????classLabelVector.append（int（listFormLine[-1]））
????????index?+=?1
????return?returnMat?classLabelVector

#歸一化特征值
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））
????return?normDataSet?ranges?minVals


#測試代碼
def?datingClassTest（）:
????hoRatio?=?0.10????#測試數據占的百分比
????datingDataMat?datingLabels?=?file2matrix（‘datingTestSet2.txt‘）
????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））
????

#輸入某人的信息，便得出對對方喜歡程度的預測值
def?classifyPerson（）:
????resultList?=?[‘not?at?all‘?‘in?small?doses‘?‘in?large?doses‘]
????percentTats?=?float（raw_input（“percentage?of?time?spent?playing?video?games?“））
????ffMiles?=?float（raw_input（“frequent?flier?miles?earned?per?year?“））
????iceCream?=?float（raw_input（“liters?of?ice?cream?consumed?per?year?“））
????datingDataMat?datingLabels?=?file2matrix（‘datingTestSet2.txt‘）
????normMat?ranges?minVals?=?autoNorm（datingDataMat）
????inArr?=?array（[ffMiles

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????4930??2014-07-18?16:26??kNN.py

?????文件???????1088??2010-10-07?21:35??testDigits\0_0.txt

?????文件???????1088??2010-10-07?21:35??testDigits\0_1.txt

?????文件???????1088??2010-10-07?21:35??testDigits\0_10.txt

?????文件???????1088??2010-10-07?21:35??testDigits\0_11.txt

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?????文件???????1088??2010-10-07?21:35??testDigits\0_14.txt

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?????文件???????1088??2010-10-07?21:35??testDigits\0_3.txt

?????文件???????1088??2010-10-07?21:35??testDigits\0_30.txt

?????文件???????1088??2010-10-07?21:35??testDigits\0_31.txt

?????文件???????1088??2010-10-07?21:35??testDigits\0_32.txt

?????文件???????1088??2010-10-07?21:35??testDigits\0_33.txt

?????文件???????1088??2010-10-07?21:35??testDigits\0_34.txt

............此處省略2857個文件信息