机器学习之路(五)协同过滤及SVD算法_协同过滤 svd

     基本概念：

     协同过滤（Collabortive Filtering），通过用户和产品以及用户的偏好信息产生推荐产品的策略。基本的有两种：一是找到相同喜好的人所钟爱的产品，即基于用户的推荐。另一种是根据一个人喜欢的产品推荐类似的产品，即基于产品的推荐。利用用户以及物品的信息来预测用户的喜好，并且发觉用户可能会喜欢的类似产品或者是喜欢产品的相关产品，这就是推荐系统的核心思想。

    模型及算法：

•     数据预处理与UI矩阵  
•     推荐模型：UserCF 和ItemCF
•     KMeans计算相关性
•     SVD计算相似性

1. 数据预处理

      在收集完数据，数据预处理是极其必要的，最常用的方法就是减噪和归一化，减噪是通过过滤算法去除数据中存在的噪声，一般是聚类过程中产生的离散点。归一化是平衡不同特征数据的差异，比如体重和年龄之间数值差异较大，为了统一量化，使不同的特征数据都集中在相同的取值范围内，使得模型训练更加准确。

      聚类时常用的算法是KMeans，这是一种典型的基于距离的排他的划分方法。对于给定的训练集，可以对数据集进行k维划分，每一个划分就是一簇，也就是一个类别。同时还要满足，每个组至少包含一个对象，每个对象必须且仅属于一个组。

      UI(User Item)用户偏好矩阵

      使用sklearn的KMeans聚类算法：

import numpy as np
from Recommond_Lib import *
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
 
k = 4
dataMat = loadSet("testData/trainSet.txt")
#dataMat要转换为矩阵形式
kmeans = KMeans(init='k-means++',n_clusters=4)
kmeans.fit(dataMat)
#绘制图形
drawScatter(dataMat,size=20,color='b',mrkr='.')
d