我正在用Python编写一个程序，根据给定的评分数据集（例如，第一人的不同测试得分为3,15,6,7,4,3，因此属于C类），比较第n个人的一组新得分，并确定此人的类型（A-C）。对于分类，我考虑使用机器学习方法，但我也想找出与第n个人最接近和最不相似的个人ID（得分不太可能相同，我需要找到最接近的）。我考虑使用Levenshtein Python C扩展或SequenceMatcher，有没有人能提供一些关于如何进行分类和匹配的建议或建议？提前感谢

回答：

根据你的描述，我认为这些测试不是序列。测试是否有特定的顺序，并且顺序在回答你的问题时是否重要？

假设它们没有顺序或顺序不重要，你可以将每个测试视为向量空间中的一个维度，例如：

            test1   test2   test3   classperson1       3       0       1       Aperson2       5       7       9       C

对于分类问题，你可以尝试使用监督学习模型，如线性回归或随机森林。

对于寻找最近邻，只需计算每对人之间的余弦相似度。分数1 - similarity可用于查找最远的人。余弦相似度的替代方案包括欧几里得距离。

这里是一个计算余弦相似度的简单Python代码：

def dot(v1, v2):    return sum([x1*x2 for x1, x2 in zip(v1, v2)])p1 = [3, 0, 1]p2 = [5, 7, 9]cosine = dot(p1, p2) / ((dot(p1, p1) ** 0.5) * (dot(p2, p2) ** 0.5))