2_3最近邻算法kNN(k_nearest_neighbor)——autoNorm_2_3

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1.归一化特征值（程序清单2-3）
*#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

1. 代码

#coding=utf-8#归一化特征值（程序清单2-3）#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：python2.7from numpy import * #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, minValsdatingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')#读取文件数据normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)print(normMat)print(ranges)print(minVals)

1. 运行结果