机器学习算法之一：5分钟上手KNN

1.案例：这个数据用打斗次数和接吻次数来界定电影类型，接吻多的是Romance类型的，而打斗多的是动作电影。

2.问题：现在有一部名字未知的电影，打斗次数为18次，接吻次数为90次的电影，它到底属于哪种类型的电影呢？

3.Sampe code：

import numpy as np
from sklearn import neighbors
from sklearn.externals import joblib

#取得knn分类器
clf = neighbors.KNeighborsClassifier()

#data对应着打斗次数和接吻次数
data = np.array([[3,104],[2,100],[1,81],[101,10],[99,5],[98,2]])

#labels则是对应Romance(以1代替)和Action(以2代替)
labels = np.array([1,1,1,2,2,2])

#导入数据进行训练
clf.fit(data,labels)

#进行预测测试
print clf.predict([18,90])

#储存模型
joblib.dump(clf, "1.knn_model.m")

#导入已储存的模型进行预测
clf1 = joblib.load("1.knn_model.m")
print clf1.predict([18,90])

4.结果：

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