数据科学（k-近邻算法判定约会网站配对效果 ）

k-近邻算法的一般流程：
收集数据：可以使用爬虫进行数据的收集，也可以使用第三方提供的免费或收费的数据。一般来讲，数据放在txt文本文件中，按照一定的格式进行存储，便于解析及处理。
准备数据：使用Python解析、预处理数据。
分析数据：可以使用很多方法对数据进行分析，例如使用Matplotlib将数据可视化。
测试算法：计算错误率。
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。

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

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

海伦收集约会数据存放在文本文件datingTestSet.txt

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
每周消费的冰淇淋淋公升数

import numpy as np 
""" 
函数说明:打开并解析文件，对数据进行分类：
1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力
Parameters:
    filename - 文件名 
Returns:
    returnMat - 特征矩阵
    classLabelVector - 分类Label向量
""" 
def file2matrix(filename):
    # 打开文件
    fr = open(filename)
    #读取⽂文件所有内容
    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

#打开的文件名
filename = 'examples/knn/datingTestSet.txt' 
#打开并处理数据 
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename) 
print(datingDataMat) 
print(datingLabels)

打开并处理数据输出处理结果验证代码

分析数据：数据可视化

import matplotlib.lines as mlines 
import matplotlib.pyplot as plt 
""" 
函数说明:可视化数据
Parameters:
    datingDataMat - 特征矩阵
    datingLabels - 分类Label 
Returns:
    无 
"""
def showdatas(datingDataMat, datingLabels):
    #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=(13,8))
    numberOfLabels = len(datingLabels)
    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('plane vs game')
    axs0_xlabel_text = axs[0][0].set_xlabel('plane')
    axs0_ylabel_text = axs[0][0].set_ylabel(u'game')
    plt.setp(axs0_title_text, size=9, weight='bold', color='red')
    plt.setp(axs0_xlabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
    plt.setp(axs0_ylabel_text, size=7, 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('plane vs ice cream')
    axs1_xlabel_text = axs[0][1].set_xlabel(u'plane')
    axs1_ylabel_text = axs[0][1].set_ylabel(u'ice cream')
    plt.setp(axs1_title_text, size=9, weight='bold', color='red')
    plt.setp(axs1_xlabel_text, size=7, weight='bold', color='black') 
    plt.setp(axs1_ylabel_text, size=7, 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(u'game vs ice cream')
    axs2_xlabel_text = axs[1][0].set_xlabel(u'game')
    axs2_ylabel_text = axs[1][0].set_ylabel(u'ice cream')
    plt.setp(axs2_title_text, size=9, weight='bold', color='red')
    plt.setp(axs2_xlabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
    plt.setp(axs2_ylabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
    #设置图例
    didntLike = mlines.Line2D([], [], color='black', marker='.',markersize=6, label='didntLike')
    smallDoses = mlines.Line2D([], [], color='orange', marker='.',markersize=6, label='smallDoses')
    largeDoses = mlines.Line2D([], [], color='red', marker='.',markersize=6, label='largeDoses')
    #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()

画图