第二篇：基于K-近邻分类算法的约会对象智能匹配系统

前言

假如你想到某个在线约会网站寻找约会对象，那么你很可能将该约会网站的所有用户归为三类：

1. 不喜欢的

2. 有点魅力的

3. 很有魅力的

你如何决定某个用户属于上述的哪一类呢？想必你会分析用户的信息来得到结论，比如该用户 "每年获得的飞行常客里程数"，"玩网游所消耗的时间比"，"每年消耗的冰淇淋公升数"。

使用机器学习的K-近邻算法，可以帮助你在获取到用户的这三个信息后(或者更多信息 方法同理)，自动帮助你对该用户进行分类，多方便呀！

本文将告诉你如何具体实现这样一个自动分类程序。

第一步：收集并准备数据

首先，请搜集一些约会数据 - 尽可能多。

然后将自行搜集到的数据存放到一个txt文件中，例如，可以将每个样本数据各为一行，

前言中提到的那三个分析数据(特征)以及分析结果(整数表示)各为一列，如下所示：

再编写函数将这些数据从文件中取出并存放到数据结构中：

 # 导入numpy数学运算库
 import numpy

 # ==============================================
 # 输入：
 #        训练集文件名(含路径)
 # 输出：
 #        特征矩阵和标签向量
 # ==============================================
 def file2matrix(filename):
     '获取训练集数据'

     # 打开训练集文件
     fr = open(filename)
     # 获取文件行数
     numberOfLines = len(fr.readlines())
     # 文件指针归0
     fr.seek(0)
     # 初始化特征矩阵
     returnMat = numpy.zeros((numberOfLines,3))
     # 初始化标签向量
     classLabelVector = []
     # 特征矩阵的行号 也即样本序号
     index = 0

     for line in fr:     # 遍历训练集文件中的所有行
         # 去掉行头行尾的换行符，制表符。
         line = line.strip()
         # 以制表符分割行
         listFromLine = line.split('\t')
         # 将该行特征部分数据存入特征矩阵
         returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
         # 将该行标签部分数据存入标签矩阵
         classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
         # 样本序号+1
         index += 1

     return returnMat,classLabelVector

获取到数据后就可以print查看获取到的数据内容了，如下：

很显然，这样的显示非常的不友好，可采用Python的Matplotlib库来图像化地展示获取到的数据。

如果你是在Ubuntu下使用Eclipse插件编译PyDev的话，安装Matplotlib是很坑的。

在获取到安装包后，还得在插件设置那里添加新的库路径，因为Matplotlib不会自动安装到Python2.7的库目录下，这和NumPy不同。

下面这个才是正确的库路径：

然后就可以编写以下代码进行数据的分析了：

 # 新建一个图对象
     fig = plt.figure()
     # 设置1行1列个图区域，并选择其中的第1个区域展示数据。
     ax = fig.add_subplot(111)
     # 以训练集第一列(玩网游所消耗的时间比)为数据分析图的行，第二列(每年消费的冰淇淋公升数)为数据分析图的列。
     ax.scatter(datingDataMat[:,1], datingDataMat[:,2])
     # 展示数据分析图
     plt.show()

另外在代码顶部记得包含所需的matplotlib库：

 # 导入Matplotlib库
 import matplotlib.pyplot as plt
 import matplotlib

运行完后，输出数据分析图如下：

这里发现一个问题，上面的数据分析图并没有显示分类的结果。

进一步优化数据分析图显示部分代码：

 # 新建一个图对象
     fig = plt.figure()
     # 设置1行1列个图区域，并选择其中的第1个区域展示数据。
     ax = fig.add_subplot(111)
     # 以训练集第一列(玩网游所消耗的时间比)为数据分析图的行，第二列(每周消费的冰淇淋公升数)为数据分析图的列。
     ax.scatter(datingDataMat[:,1], datingDataMat[:,2], 15.0*numpy.array(datingLabels), 15.0*numpy.array(datingLabels))
     # 坐标轴定界
     ax.axis([-2,25,-0.2,2.0])
     # 坐标轴说明 (matplotlib配置中文显示有点麻烦 这里直接用英文的好了)
     plt.xlabel('Percentage of Time Spent Playing Online Games')
     plt.ylabel('Liters of Ice Cream Consumed Per Week')
     # 展示数据分析图
     plt.show()

得到如下数据分析图：

　　

也可以用同样方法得到 "每年获得的飞行常客里程数" 和 "玩网游所消耗的时间比" 为轴的图：

　　

第三步：数据归一化

想必你会发现，我们分析的这三个特征，在距离计算公式中所占的权重是不同的：飞机历程肯定要比吃冰淇淋的公升数大多了。

因此，需要将它们转为同样的一个数量区间，再进行距离计算。 --- 这个步骤就叫做数据归一化。

可以使用如下公式对数据进行归一化：

newValue = (oldValue - min) / (max - min)

即用旧的特征值去减它取到的最小的值，然后再除以它的取值范围。

很显然，所有得到的新值取值均在 0 -1 。

这部分代码如下：

 # ==============================================
 # 输入：
 #        训练集
 # 输出：
 #        归一化后的训练集
 # ==============================================
 def autoNorm(dataSet):
     '数据归一化'

     # 获得每列最小值
     minVals = dataSet.min(0)
     # 获得每列最大值
     maxVals = dataSet.max(0)
     # 获得每列特征的取值范围
     ranges = maxVals - minVals
     # 构建初始矩阵(模型同dataSet)
     normDataSet = numpy.zeros(numpy.shape(dataSet))

     # 数据归一化矩阵运算
     m = dataSet.shape[0]
     normDataSet = dataSet - numpy.tile(minVals, (m,1))
     # 注意/是特征值相除法。/在别的函数库也许是矩阵除法的意思。
     normDataSet = normDataSet/numpy.tile(ranges, (m,1))

     return normDataSet

第四步：测试算法

测试的策略是随机取10%的数据进行分析，再判断分类准确率如何。

这部分代码如下：

 # ================================================
 # 输入：
 #        空
 # 输出：
 #        对指定训练集文件进行K近邻算法测试并打印测试结果
 # ================================================
 def datingClassTest():
     '分类算法测试'

     # 设置要测试的数据比重
     hoRatio = 0.10
     # 获取训练集
     datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet.txt')
     # 数据归一化
     normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
     # 计算实际要测试的样本数
     m = normMat.shape[0]
     numTestVecs = int(m*hoRatio)
     # 存放错误数
     errorCount = 0.0

     # 对测试集样本一一进行分类并分析打印结果
     print "错误的分类结果如下："
     for i in range(numTestVecs):
         classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)
         if (classifierResult != datingLabels[i]):
             print "分类结果: %d, 实际结果: %d" % (classifierResult, datingLabels[i])
             errorCount += 1.0
     print "总错误率: %.2f"  % (errorCount/float(numTestVecs))
     print "总错误数:%.2f" % errorCount

其中，classify0 函数在文章K-近邻分类算法原理分析与代码实现中有具体实现。

打印出如下结果：

错误率为5%左右，这是应该算是比较理想的状况了吧。

第五步：使用算法构建完整可用系统

下面，可以在这个训练集和分类器之上构建一个完整的可用系统了。

系统功能很简单：用户输入要判断对象三个特征 - "每年获得的飞行常客里程数"，"玩网游所消耗的时间比"，"每年消耗的冰淇淋公升数"。

PS：在真实系统中，这部分输入可不由用户来输入，而从网站直接下载数据。

程序帮你判断你是不喜欢还是有点喜欢，抑或是很喜欢。

这部分代码如下：

 # ===========================================================
 # 输入：
 #        空
 # 输出：
 #        对用户指定的对象以指定的训练集文件进行K近邻分类并打印结果信息
 # ===========================================================
 def classifyPerson():
     '约会对象分析系统'

     # 分析结果集合
     resultList = ['不喜欢', '有点喜欢', '很喜欢']

     # 获取用户输入的目标分析对象的特征值
     percentTats = float(raw_input("玩网游所消耗的时间比:"))
     ffMiles = float(raw_input("每年获得的飞行常客里程数:"))
     iceCream = float(raw_input("每年消费的冰淇淋公升数:"))

     # 获取训练集
     datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet.txt')
     # 数据归一化
     normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
     # 获取分类结果
     inArr = numpy.array([ffMiles, percentTats, iceCream])
     classifierResult = classify0((inArr-minVals)/ranges, normMat, datingLabels, 3)

     print "分析结果:", resultList[classifierResult-1]

运行结果：

至此，该系统编写完毕。

小结

1. KNN算法其实并没有一个实际的 "训练" 过程。取得了数据就当作是训练过了的。在下下篇文章将讲解决策树，它就有详细的训练，或者说知识学习的过程。

2. 可采用从网站自动下载数据的方式，让这个系统的决策更为科学，再加上良好的界面，就能投入实际使用了。

3. 下篇文章将讲解KNN算法一个更为高级的应用 - 手写识别系统。

4. 这个程序也看出，处理文本/字符串方面，Python比C++好用多了。