机器学习实战——k邻近算法：约会网站小爷

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set为已知类别数据集，预测点Xt的类别：

（1）计算中的set中每一个点与Xt的距离

（2）按距离增序排列

（3）选择距离最小的前k个点

（4）确定前k个点所在的类别的出现频率

（5）返回频率最高的类别作为测试的结果

数据格式：[frefliermilesearnedperyear]'\t'[peroftimespentplayingvideogames]'\t'[litersoficecreamconsumedperyear]'\t'[1,meansdonotatall/2,meanssmalldo/3,meanslargedo]

由于特征值的大小不同，所以就会对结果的影响程度不同。这就需要我们归一化特征值，把每个特征值的大小固定在[0,1]:

range=MaxVal-MinVal

normVal=rawVal/(MaxVal-MinVal)

1#归一化特征值2defautoNorm(dataSet):3minVals=dataSet.min(0)4maxVals=dataSet.max(0)5ranges=maxVals-minVals6normDataSet=zeros(shape(dataSet))7m=dataSet.shape[0]8normDataSet=dataSet-tile(minVals,(m,1))9normDataSet=normDataSet/tile(ranges,(m,1))10returnnormDataSet,ranges,minVals

THE END

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Python实现K近邻算法的示例代码python

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3.pythonk邻近算法应用实例(一)改进约会网站的配对效果改进约会网站的配对效果 应用背景: 某约会网站收集了一些数据放在datingTestSet.txt中,每个样本数据占据一行,总共有1000行。样本主要包含以下3种特征: □ 每年获得的飞行常客里程数 □ 玩视频游戏所耗时间百分比 □ 每周消费的冰淇淋公升数 在将上述特征数据输人到分类器之前,必须将待处理数据的格式改变为分类器可以接https://segmentfault.com/a/1190000011266815/
4.机器学习(七)基于KNN分类的约会网站配对改进算法某APP用户希望分类软件可以更好地帮助她将匹配对象划分到确切的分类中。此外还可以收集了约会软件未曾记录的数据信息,她认为这些数据更有助于匹配对象的归类。收集的部分信息如下图所示: 数据集下载 样本主要包含以下3种特征: 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间百分比 https://www.ucloud.cn/yun/19982.html
5.机器学习(一)——KNN算法之约会网站匹配效果为了熟悉和掌握K近邻算法,改进约会网站的匹配策略。 【实验要求】 用KNN算法改进约会网站的配对效果。 【算法原理】 k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)原理:存在一个样本数据集合,也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将https://www.jianshu.com/p/a4fd43024370
6.8月约会日期,带有数字多维数据集设计背景.日期8库存照片.图片照片 关于 8月约会日期,带有数字多维数据集设计背景. 日期8. 图片 包括有 季节, 纸张, 格式 - 325581548https://cn.dreamstime.com/%E6%9C%88%E7%BA%A6%E4%BC%9A%E6%97%A5%E6%9C%9F%EF%BC%8C%E5%B8%A6%E6%9C%89%E6%95%B0%E5%AD%97%E5%A4%9A%E7%BB%B4%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E8%83%8C%E6%99%AF-%E6%97%A5%E6%9C%9F-image325581548
7.网络问卷调查系统12篇(全文)以ed X开放数据集中的学习者类型和比率来看, 全球用户中获取证书者 (certified) 占2.8%, 积极学习者 (explored) 占3.5%, 一般学习者 (viewed) 占56.1%, 仅注册者 (registered) 为37.6%, 而国家信息为中国的用户当中, 这几项的比例分别为1.2%、2.4%、62.1%和34.3%。研究显示, 除去学习者语言、网络访问等https://www.99xueshu.com/w/ikeyovrwf3nd.html
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9.海伦约会数据(KNN练习)数据集天池实验室 数据集 公共数据集 正文 海伦约会数据(KNN练习) 我要牛叉2018-10-1513614CC-BY-SA-NC 4.0 新建Notebook 内容 Notebook 评论 描述 暂无描述 数据列表 数据名称上传日期大小下载 datingTestSet2.txt2018-10-1526.43KB 文档 目录https://tianchi.aliyun.com/dataset/4917
10.AutoML取人代之?四个工程师两个数据集将之干翻!快速(约会)分类数据集测试结论: 数据科学家能够向 AutoML 平台提供特征工程数据集,从而提高该平台的性能水平。 Azure 在具体使用模型方面更为透明;谷歌平台则拒绝公开模型创建与选择信息。 谷歌无法很好地处理独热码变量。 数据集 2: ASHRAE 数据集概述 https://www.51cto.com/article/609129.html
11.将约会XML数据导入Outlook约会对象(Outlook)Microsoftxml是 XML 字符串或表示有效 XML 文件的路径的字符串。 就以下代码示例而言,XML 使用以下 XML 标记分隔约会数据: 约会数据分隔 XML 标记 整个约会数据集<约会> 约会集中的每个约会<委任> 约会的开始时间<starttime> 约会的结束时间<endtime> 约会标题<主题> https://msdn.microsoft.com/zh-cn/ff869762/
12.上传者:qq41855990时间:202007机器学习 约会网站数据集 上传者:qq_40506723时间:2021-10-02 数据预处理-归一化-数据文件dating.txt 数据预处理-归一化-数据文件 上传者:csj50时间:2023-08-07 Springer-R-book:V. Pagonis-Springer于2021年为《使用R进行发光数据分析和建模》一书的R代码 https://www.iteye.com/resource/qq_41855990-12623594