python文本情感分析代码k临近算法

引用\[1\]中提到，k近邻算法的执行效率并不高，因为需要为每个测试向量做2000次距离计算，每个距离计算包含了1024个维度的浮点运算。此外，还需要为测试向量准备2MB的存储空间。因此，k决策树被认为是k近邻的优化版本，可以节省大量计算开销。

引用\[2\]中给出了一个处理文本文件的示例代码。该代码首先打开文件并获取文件的行数，然后创建一个以零填充的NumPy矩阵。接下来，循环处理文件中的每一行数据，使用line.strip()函数截取回车字符，并使用tab字符\t将整行数据分割成一个元素列表。然后，选取前3个元素并将它们存储到特征矩阵中。最后，使用负索引将列表的最后一列存储到向量classLabelVector中。

引用\[3\]中给出了一个使用k近邻算法识别手写数字的示例代码。该代码首先读取训练数据集和测试数据集，并将它们转换为特征矩阵和标签向量。然后，循环处理测试数据集中的每个样本，使用k近邻算法进行分类，并与真实标签进行比较。最后，计算分类错误率。

综上所述，要实现Python文本情感分析的k近邻算法，可以参考引用\[2\]中的代码来处理文本文件，并参考引用\[3\]中的代码来实现k近邻算法的分类过程。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [机器学习实战之k-近邻算法（附python3代码）](https://blog.csdn.net/wf592523813/article/details/86304356)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [机器学习算法之K近邻法-Python实现](https://blog.csdn.net/weixin_35368877/article/details/114318936)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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