这里使用k-邻近算法解决约会网站问题： 步骤：
- 收集数据：提供文本文件。
- 准备数据：使用python解析文本文件。
- 分析算法：使用Matplotlib画二维扩散图
- 训练算法：此步骤使用于k-邻近算法
- 测试算法：使用海伦提供的部分数据作为测试样本。测试样本和费测试样本的区别在于：测试样本是已经完成分类的数据，如果预测分类与实际类别不同，则标记为一个错误。
- 使用算法：产生简单的命令行程序，然后海伦可以输入一些特征数据以判断对方是否为自己喜欢的类型。
准备数据算法： 
测试算法： 使用matplotlib绘制第一列和第二列所有数据的散点图 
归一化特征值：在有的时候会有一个特征值占的权重比较大影响整个计算结果，因此要进行归一化。即将所有的数据范围限制到0到1或-1到1之间 可以使用公式：newvalue=（oldValue-min）/（max-min） max和min分别是数据集中的最小特征值和最大特征值 
测试代码： 
结果： 
约会网站预测函数： 
测试： 
里面的datingtestset2.txt数据集文件的下载地址： https://download.csdn.net/download/qq_16184125/10331188
