def load_data(fileName):
    """
    Description：
        加载数据
    Returns：
        dataMat ：  feature 对应的数据集
        labelMat ： feature 对应的分类标签，即类别标签
    """
    # 获取样本特征的总数
    numFeat = len(open(fileName).readline().split('\t')) - 1

    dataMat = []
    labelMat = []
    fr = open(fileName)
    for line in fr.readlines():
        # 读取每一行
        lineArr = []
        # 删除一行中以tab分隔的数据前后的空白符号
        curLine = line.strip().split('\t')
        # 加载每个特征值
        for i in range(numFeat):
            # 将数据添加到lineArr List中，每一行数据测试数据组成一个行向量
            lineArr.append(float(curLine[i]))
        # 将测试数据的输入数据部分存储到dataMat 的List中
        dataMat.append(lineArr)
        # 将每一行的最后一个数据，即类别，或者叫目标变量存储到labelMat List中
        labelMat.append(float(curLine[-1]))
    return dataMat, labelMat