从豆瓣批量获取看过电影的用户列表，并应用kNN算法预测用户性别 首先从豆瓣电影的“看过这部电影 的豆瓣成员”页面上来获取较为活跃的豆瓣电影用户。 获取数据 链接分析 这是看过"模仿游戏"的豆瓣成员的网页链接：http://movie.douban.com/subject/10463953/collections。 一页上显示了20名看过这部电影的豆瓣用户。当点击下一页时，当前连接变为：http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=20。 由此可知，当请求下一页内容时，实际上就是将"start"后的索引增加20。 因此，我们可以设定base_url='http://movie.douban.com/subject/10463953/collections?start=',i=range(0,200,20),在循环中url=base_url+str(i)。 之所以要把i的最大值设为180，是因为后来经过测试，豆瓣只给出看过一部电影的最近200个用户。 读取网页 在访问时我设置了一个HTTP代理，并且为了防止访问频率过快而被豆瓣封ip，每读取一个网页后都会调用time.sleep(5)等待5秒。 在程序运行的时候干别的事情好了。 网页解析 本次使用BeautifulSoup库解析html。 每一个用户信息在html中是这样的： 七月 (银川) 2015-08-23   首先用读取到的html初始化soup=BeautifulSoup(html)。本次需要的信息仅仅是用户id和用户的电影主页，因此真正有用的信息在这段代码中： 因此在Python代码中通过td_tags=soup.findAll('td',width='80',valign='top')找到所有的块。 td=td_tags[0],a=td.a就可以得到 通过link=a.get('href')可以得到href属性，也就用户的电影主页链接。然后通过字符串查找也就可以得到用户ID了。

内含数据集。先执行cut_data.py划分训练集和测试集，再执行main.py即可。

python实现了简单的knnk近邻算法，读取的是里面的xlsx文件，最后进行混淆矩阵评估，距离使用的欧式矩阵。

可以直接运行的Python程序，里面包含了数据集和测试集，有利于初学者入门。

knn手写数字识别（代码和数据）

KNN分类算法原理，KNN分类算法Python实战，KNN算法补充。

使用knn算法自动分类。鼠标点击会产生一个点，该点颜色会根据周围4个距离最近的点的颜色进行分类标色。

美国1994年人口普查数据，居民年收入是否超过50K的分类问题。我用KNN算法实现了一下二分类。代码注释详细，附有实习指导书说明、数据。修改路径即可运行。

python实现knn、naive bayes、vsm、tf-idf模型。并包含数据集

knn算法——批量识别验证码.rar