「11」Python实战篇：利用KNN进行电影分类

上一期文章：「10」民主投票法——KNN的秘密 中，我们剖析了KNN算法的本质和特点、局限。这里我们用python代码进行KNN的实现。第1部分是KNN的基础算法步骤，第2部分是一个电影分类的实战项目。

OK, let's begin~

 

KNN算法实现

 1 #!/usr/bin/env python
 2 # -*- coding:utf-8 -*-
 4 import csv
 5 import random
 6 import math
 7 import operator
 8 
 9 # 加载数据集
10 def loadDataset(filename, split, trainingSet = [], testSet = []):
11     with open(filename, 'r') as csvfile:
12         lines = csv.reader(csvfile)
13         dataset = list(lines)
14         for x in range(len(dataset)-1):
15             for y in range(4):
16                 dataset[x][y] = float(dataset[x][y])
17             if random.random() < split:  #将数据集随机划分
18                 trainingSet.append(dataset[x])
19             else:
20                 testSet.append(dataset[x])
21 
22 # 计算点之间的距离，多维度的
23 def euclideanDistance(instance1, instance2, length):
24     distance