機器學習實戰——改進約會網站匹配效果
接上文，改進約會網站的匹配效果，資料集有四列，分別為：飛行時間，玩遊戲時間，冰淇淋消費，是否為感興趣的約會物件。其中是否為感興趣的約會物件分為三類：不感興趣，有點感興趣和非常感興趣。
def file2matrix(filename): #讀入文字記錄
fr = open(filename)
numberOfLines = len(fr.readlines()) #get the number of lines in the file
returnMat = zeros((numberOfLines,3)) #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 returnMat,classLabelVector
len(fr.readlines()) ：獲取整個檔案有多少行
zeros((numberOfLines,3)) ：生成一個空的矩陣，內容都是0，這樣生成二維矩陣，可以明確有幾行幾列
returnMat[index,:] ：表示對returnMat中第index行所有元素按從頭到尾順序賦值，：前後都省略，表示從編號0項開始直到最後一位
listFromLine[0:3] ：實際上是左閉右開區間，包括0但不包括3
.append :是list中不斷在末尾增加值的方法
這裡主要說明了python中讀檔案和將檔案內容轉化為矩陣
def autoNorm(dataSet): #資料歸一化
minVals = dataSet.min(0) #取最小值
maxVals = dataSet.max(0) #取最大值
ranges = maxVals - minVals
normDataSet = zeros(shape(dataSet)) #建一個和dataSet形狀相同的矩陣
m = dataSet.shape[0]
normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))
normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1)) #newValue=(oldValue-min
return normDataSet, ranges, minVals
normDataSet = zeros(shape(dataSet)) ：建一個和dataSet形狀相同的矩陣，用0填充
這裡的歸一化，也是全部用矩陣處理，比起寫迴圈簡練很多
def datingClassTest(): #計算準確率
hoRatio = 0.50 #hold out 10%
datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt') #load data setfrom file
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat) #歸一化
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 #計算預測錯誤的個數
print "the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs))
print errorCount