聲明：《機器學習實戰》代碼詳細註釋和重構，以及相關的函數、模塊和算法的解釋；本文爲博主原創文章，未經博主允許不得轉載。
1.k-近鄰算法（程序清單2-2)
*#代碼：Peter Gong_shuai
*#中文註釋：Gong_shuai
*#代碼重構：Gong_shuai
*#函數註解：Gong_shuai
*#相關的函數、模塊和算法的解釋：Gong_shuai
2. 代碼
#coding=utf-8
#k-近鄰算法（程序清單2-2）
#源代碼：Peter Gong_shuai
#中文註釋：Gong_shuai
#代碼重構：Gong_shuai
#函數註解：Gong_shuai
#環境：python2.7
from numpy import *
import operator
from os import listdir #函數listdir可以列出給定目錄的文件名
#處理輸入格式問題，輸入爲文件名字符串，輸出爲訓練樣本矩陣和類標籤向量
def file2matrix(filename):
fr = open(filename)
numberOfLines = len(fr.readlines()) #得到文本行數
returnMat = zeros((numberOfLines,3)) #創建以零填充的矩陣，爲了簡化，另外的一個維度設爲3
classLabelVector = [] #返回標籤
fr = open(filename) #解析文件數據到列表，循環處理文件中的每一行的數據
index = 0
for line in fr.readlines():
line = line.strip() #截取掉所有的回車字符
listFromLine = line.split('\t') #將整行數據分割成一個元素列表
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3] #選取前三個元素，存儲到特徵矩陣中
classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
index += 1
return returnMat,classLabelVector
# datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet.txt')
# print datingDataMat