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在潘多拉网站的示例中，我们用一个特征向量来表示一首歌曲，用以计算歌曲的相似度。
潘多拉网站同样允许用户对歌曲“赞”和“踩”，那我们要如何利用这些数据呢？
假设我们的歌曲有两个特征，重金属吉他（Dirty Guitar）和强烈的节奏感（Driving Beat），两种特征都在1到5分之间。
一位用户对5首歌曲做了“赞”的操作（图中的L），另外五首则“踩”了一下（图中的D）：
图中多了一个问号所表示的歌曲，你觉得用户会喜欢它还是不喜欢呢？
想必你也猜到了，因为这个问号离用户喜欢的歌曲距离较近。这一章接下来的篇幅都会用来讲述这种计算方法。
最明显的方式是找到问号歌曲最邻近的歌曲，因为它们之间相似度比较高，再根据用户是否喜欢这些邻近歌曲来判断他对问号歌曲的喜好。
使用Python实现最邻近分类算法
我们仍使用上文中的歌曲示例，用7个特征来标识10首歌曲：
使用Python代码来表示这些数据：
music = {"Dr Dog/Fate": {"piano": 2.5, "vocals": 4, "beat": 3.5, "blues": 3, "guitar": 5, "backup vocals": 4, "rap": 1},
"Phoenix/Lisztomania": {"piano": 2, "vocals": 5, "beat": 5, "blues": 3, "guitar": 2, "backup vocals": 1, "rap": 1},
"Heartless Bastards/Out at Sea": {"piano": 1, "vocals": 5, "beat": 4, "blues": 2, "guitar": 4, "backup vocals": 1, "rap": 1},
"Todd Snider/Don't Tempt Me": {"piano": 4, "vocals": 5, "beat": 4, "blues": 4, "guitar": 1, "backup vocals": 5, "rap": 1},
"The Black Keys/Magic Potion": {"piano": 1, "vocals": 4, "beat": 5, "blues": 3.5, "guitar": 5, "backup vocals": 1, "rap": 1},
"Glee Cast/Jessie's Girl": {"piano": 1, "vocals": 5, "beat": 3.5, "blues": 3, "guitar":4, "backup vocals": 5, "rap": 1},
"La Roux/Bulletproof": {"piano": 5, "vocals": 5, "beat": 4, "blues": 2, "guitar": 1, "backup vocals": 1, "rap": 1},
"Mike Posner": {"piano": 2.5, "vocals": 4, "beat": 4, "blues": 1, "guitar": 1, "backup vocals": 1, "rap": 1},
"Black Eyed Peas/Rock That Body": {"piano": 2, "vocals": 5, "beat": 5, "blues": 1, "guitar": 2, "backup vocals": 2, "rap": 4},
"Lady Gaga/Alejandro": {"piano": 1, "vocals": 5, "beat": 3, "blues": 2, "guitar": 1, "backup vocals": 2, "rap": 1}}
这样做虽然可行，但却比较繁琐，piano、vocals这样的键名需要重复很多次。
我们可以将其简化为向量，即Python中的数组类型：
#
# 物品向量中的特征依次为：piano, vocals, beat, blues, guitar, backup vocals, rap
#
items = {"Dr Dog/Fate": [2.5, 4, 3.5, 3, 5, 4, 1],
"Phoenix/Lisztomania": [2, 5, 5, 3, 2, 1, 1],
"Heartless Bastards/Out": [1, 5, 4, 2, 4, 1, 1],
"Todd Snider/Don't Tempt Me": [4, 5, 4, 4, 1, 5, 1],
"The Black Keys/Magic Potion": [1, 4, 5, 3.5, 5, 1, 1],
"Glee Cast/Jessie's Girl": [1, 5, 3.5, 3, 4, 5, 1],
"La Roux/Bulletproof": [5, 5, 4, 2, 1, 1, 1],
"Mike Posner": [2.5, 4, 4, 1, 1, 1, 1],
"Black Eyed Peas/Rock That Body": [2, 5, 5, 1, 2, 2, 4],
"Lady Gaga/Alejandro": [1, 5, 3, 2, 1, 2, 1]}
接下来我还需要将用户“赞”和“踩”的数据也用Python代码表示出来。
由于用户并不会对所有的歌曲都做这些操作，所以我用嵌套的字典来表示：
users = {"Angelica": {"Dr Dog/Fate": "L",
"Phoenix/Lisztomania": "L",
"Heartless Bastards/Out at Sea": "D",
"Todd Snider/Don't Tempt Me": "D",
"The Black Keys/Magic Potion": "D",
"Glee Cast/Jessie's Girl": "L",
"La Roux/Bulletproof": "D",
"Mike Posner": "D",
"Black Eyed Peas/Rock That Body": "D",
"Lady Gaga/Alejandro": "L"},
"Bill": {"Dr Dog/Fate": "L",
"Phoenix/Lisztomania": "L",
"Heartless Bastards/Out at Sea": "L",
"Todd Snider/Don't Tempt Me": "D",
"The Black Keys/Magic Potion": "L",
"Glee Cast/Jessie's Girl": "D",
"La Roux/Bulletproof": "D",
"Mike Posner": "D",
"Black Eyed Peas/Rock That Body": "D",
"Lady Gaga/Alejandro": "D"}}
这里使用L和D两个字母来表示喜欢和不喜欢，当然你也可以用其他方式，比如0和1等。
对于新的向量格式，我们需要对曼哈顿距离函数和邻近物品函数做一些调整：
def manhattan(vector1, vector2):
distance = 0
total = 0
n = len(vector1)
for i in range(n):
distance += abs(vector1[i] - vector2[i])
return distance
def computeNearestNeighbor(itemName, itemVector, items):
"""按照距离排序，返回邻近物品列表"""
distances = []
for otherItem in items:
if otherItem != itemName:
distance = manhattan(itemVector, items[otherItem])
distances.append((distance, otherItem))
# 最近的排在前面
distances.sort()
return distances
最后，我需要建立一个分类函数，用来预测用户对一个新物品的喜好，如：
"Chris Cagle/I Breathe In. I Breathe Out" [1, 5, 2.5, 1, 1, 5, 1]
这个函数会先计算出与这个物品距离最近的物品，然后找到用户对这个最近物品的评价，以此作为新物品的预测值。
下面是一个最简单的分类函数：
def classify(user, itemName, itemVector):
nearest = computeNearestNeighbor(itemName, itemVector, items)[0][1]
rating = users[user][nearest]
return rating
让我们试用一下：
>>> classify('Angelica', 'Chris Cagle/I Breathe In. I Breathe Out', [1, 5, 2.5, 1, 1, 5, 1])
'L'
我们认为她会喜欢这首歌曲！为什么呢？
>>> computeNearestNeighbor('Chris Cagle/I Breathe In. I Breathe Out', [1, 5, 2.5, 1, 1, 5, 1], items)
[(4.5, 'Lady Gaga/Alejandro'), (6.0, "Glee Cast/Jessie's Girl"), (7.5, "Todd Snider/Don't Tempt Me"), (8.0, 'Mike Posner'), (9.5, 'Heartless Bastards/Out'), (10.5, 'Black Eyed Peas/Rock That Body'), (10.5, 'Dr Dog/Fate'), (10.5, 'La Roux/Bulletproof'), (10.5, 'Phoenix/Lisztomania'), (14.0, 'The Black Keys/Magic Potion')]
可以看到，距离I Breathe In最近的歌曲是Alejandro，并且Angelica是喜欢这首歌曲的，所以我们预测她也会喜欢I Breathe In。
其实我们做的是一个分类器，将歌曲分为了用户喜欢和不喜欢两个类别。
号外，号外！我们编写了一个分类器！
分类器是指通过物品特征来判断它应该属于哪个组或类别的程序！
分类器程序会基于一组已经做过分类的物品进行学习，从而判断新物品的所属类别。
在上面的例子中，我们知道Angelica喜欢和不喜欢的歌曲，然后据此判断她是否会喜欢Chris Cagle的歌。
- 在Angelica评价过的歌曲中找到距离Chris Cagle最近的歌曲，即Laydy Gaga的Alejandro；
- 由于Angelica是喜欢Alejandro这首歌的，所以我们预测她也会喜欢Chris Cagle的Breathe In, Breathe Out。
分类器的应用范围很广，以下是一些示例：
推特情感分类
很多人在对推特中的文字消息进行情感分类（积极的、消极的），可以有很多用途，如Axe发布了一款新的腋下除臭剂，通过推文就能知道用户是否满意。这里用到的物品特征是文字信息。
人脸识别
现在有些手机应用可以识别出照片里你的朋友们，这项技术也可用于监控录像中的人脸识别。不同的识别技术细节可能不同，但都会用到诸如五官的大小和相对距离等信息。
政治拉票
通过将目标选民分为“爱凑热闹”、“很有主见”、“家庭为重”等类型，来进行有针对性的拉票活动。
市场细分
这和上个例子有点像，与其花费巨额广告费向不可能购买维加斯公寓的人进行宣传，不如从人群中识别出潜在客户，缩小宣传范围。最好能再对目标群体进行细分，进一步定制广告内容。
个人健康助理
如今人们越来越关注自身，我们可以购买到像Nike健身手环这样的产品，而Intel等公司也在研制一种智能家居，可以在你行走时称出你的重量，记录你的行动轨迹，并给出健康提示。
有些专家还预言未来我们会穿戴各种便携式设备，收集我们的生活信息，并加以分类。
其他
- 识别恐怖分子
- 来信分类（重要的、一般的、垃圾邮件）
- 预测医疗费用
- 识别金融诈骗