def file2matrix(filename): """，下面我们就来说一说关于knn算法原理与实现步骤?我们一起去了解并探讨一下这个问题吧!
knn算法原理与实现步骤
def file2matrix(filename):
"""
从文件中读入训练数据，并存储为矩阵
"""
fr = open(filename)
arrayOlines = fr.readlines()
numberOfLines = len(arrayOlines) #获取 n=样本的行数
returnMat = zeros((numberOfLines,3)) #创建一个2维矩阵用于存放训练样本数据，一共有n行，每一行存放3个数据
classLabelVector = [] #创建一个1维数组用于存放训练样本标签。
index = 0
for line in arrayOlines:
# 把回车符号给去掉
line = line.strip()
# 把每一行数据用\t分割
listFromLine = line.split('\t')
# 把分割好的数据放至数据集，其中index是该样本数据的下标，就是放到第几行
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
# 把该样本对应的标签放至标签集，顺序与样本集对应。
classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
index = 1
return returnMat,classLabelVector
def autoNorm(dataSet):
"""
训练数据归一化
"""
# 获取数据集中每一列的最小数值
# 以createDataSet()中的数据为例，group.min(0)=[0,0]
minVals = dataSet.min(0)
# 获取数据集中每一列的最大数值
# group.max(0)=[1, 1.1]
maxVals = dataSet.max(0)
# 最大值与最小的差值
ranges = maxVals - minVals
# 创建一个与dataSet同shape的全0矩阵，用于存放归一化后的数据
normDataSet = zeros(shape(dataSet))
m = dataSet.shape[0]
# 把最小值扩充为与dataSet同shape，然后作差，具体tile请翻看 第三节 代码中的tile
normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))
# 把最大最小差值扩充为dataSet同shape，然后作商，是指对应元素进行除法运算，而不是矩阵除法。
# 矩阵除法在numpy中要用linalg.solve(A,B)
normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1))
return normDataSet, ranges, minVals
def datingClassTest():
# 将数据集中10%的数据留作测试用，其余的90%用于训练
hoRatio = 0.10
datingDataMat,datingLabels = 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, result is :%s" % (classifierResult, datingLabels[i],classifierResult==datingLabels[i]))
if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount = 1.0
print("the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs)))
print(errorCount)
,
