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约会网站预测函数（程序清单2-5）
*#代码：Peter Gong_shuai
*#中文注释：Gong_shuai
*#代码重构：Gong_shuai
*#函数注解：Gong_shuai
*#相关的函数、模块和算法的解释：Gong_shuai
*#环境：Python2.7、Sublime Text3、mac代码
#coding=utf-8
#约会网站预测函数（程序清单2-5）
#源代码：Peter Gong_shuai
#中文注释：Gong_shuai
#代码重构：Gong_shuai
#函数注解：Gong_shuai
#环境：python2.7
from numpy import *
import operator
from os import listdir #函数listdir可以列出给定目录的文件名
#处理输入格式问题，输入为文件名字符串，输出为训练样本矩阵和类标签向量
def file2matrix(filename):
fr = open(filename)
numberOfLines = len(fr.readlines()) #得到文本行数
returnMat = zeros((numberOfLines,3)) #创建以零填充的矩阵，为了简化，另外的一个维度设为3
classLabelVector = [] #返回标签
fr = open(filename) #解析文件数据到列表，循环处理文件中的每一行的数据
index = 0
for line in fr.readlines():
line = line.strip() #截取掉所有的回车字符
listFromLine = line.split('\t') #将整行数据分割成一个元素列表
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3] #选取前三个元素，存储到特征矩阵中
classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
index += 1
return returnMat,classLabelVector
#归一化特征值
def autoNorm(dataSet):
minVals = dataSet.min(0)#每一列的最小值
maxVals = dataSet.max(0)#每一列的最大值
ranges = maxVals - minVals
normDataSet = zeros(shape(dataSet))
m = dataSet.shape[0]#数组的大小
normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))#注意事项：特征值矩阵有1000*3个值。而minVals和range的值都为1*3.为了解决这个问题使用numpy中tile函数将变量内容复制成输入矩阵同样大小的矩阵
normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1)) #element wise divide矩阵除法
return normDataSet, ranges, minVals
#k近邻算法
def classify0(inX, dataSet, labels, k):#输入向量，输入的训练样本集，标签向量，选择最近邻的数目
#距离计算
dataSetSize = dataSet.shape[0]
diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
distances = sqDistances**0.5
#选择距离最小的k个点
sortedDistIndicies = distances.argsort()
classCount={}
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
#排序
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
def classifyPerson(): #约会网站预测函数
resultList = ['not at all','in small doses', 'in large doses']
percentTats = float(raw_input(\
"percentage of time spent playing video games?"))
ffMiles = float(raw_input("freguent flier miles earned per year?"))
iceCream = float (raw_input("liters of ice cream consumed per year?"))
datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
inArr = array([fffMiles, percentTats, iceCream])
classifierResult = classifyO((inArr-\
minVals)/ranges,normMat,datingLabels,3)
print "You will probably like this person: ", resultList[classifierResult - 1]
classifyPerson()