2机器学习实践笔记(k-最近邻)

1：算法是简单的叙述说明

由于训练数据样本和标签，为测试数据的示例，从最近的距离k训练样本，此k练样本中所属类别最多的类即为该測试样本的预測标签。

简称kNN。通常k是不大于20的整数，这里的距离通常是欧式距离。

2：python代码实现

创建一个kNN.py文件，将核心代码放在里面了。

(1)   创建数据

#创造数据集
def createDataSet():
    group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])
    labels = ['A', 'A', 'B', 'B']
    return group, labels

(2)   构照kNN分类器

#第一个kNN分类器  inX-測试数据 dataSet-样本数据  labels-标签 k-邻近的k个样本
def classify0(inX,dataSet, labels, k):
    #计算距离
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1))- dataSet
    sqDiffMat = diffMat ** 2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)
    distances = sqDistances **0.5
    sortedDistIndicies = distances.argsort()
    classCount = {}
    #选择距离最小的k个点
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0)+1
    #排序
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key = operator.itemgetter(1),reverse = True)
    return sortedClassCount[0][0]

代码解说：(a)tile函数 tile(inX, i);扩展长度  tile(inX, (i,j)) ;i是扩展个数，j是扩展长度。

如：

(b) python代码路径。须要导入os文件，os.getcwd()显示当前文件夹。os.chdir(‘’)改变文件夹，listdir()显示当前文件夹的全部文件。

此外假设改动了当前.py文件，须要在python shell中又一次载入该py文件(reload(kNN.py))，以确保更新的内容能够生效。否则python将继续使用上次载入的kNN模块。如：

(c)注意列表求平方，求和

如：

3：案例—约会站点

案例描写叙述：

(1)   从文本文件里解析数据

# 将文本记录到转换numPy的解析程序
def file2matrix(filename):
    #打开文件并得到文件行数
    fr = open(filename)
    arrayOLines = fr.readlines()
    numberOfLines = len(arrayOLines)
    #创建返回的numPy矩阵
    returnMat = zeros((numberOfLines, 3))
    classLabelVector = []
    index =0
    #解析文件数据到列表
    for line in arrayOLines:
        line = line.strip()
        listFormLine = line.split('\t')
        returnMat[index,:] = listFormLine[0:3]
        classLabelVector.append(int(listFormLine[-1]))
        index += 1
    return returnMat, classLabelVector

代码解说：(a)首先使用函数line.strip()截取掉全部的回车字符，然后使用tab字符\t将上一步得到的整行数据切割成一个元素列表

(b)int(listFormLine[-1]);python中能够使用索引值-1表示列表中的最后一列元素。此外这里我们必须明白的通知解释器，告诉它列表中存储的元素值为整型。否则python语言会将这些元素当做字符串处理。

(2)使用画图工具matplotlib创建散点图—能够分析数据

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvTHU1OTcyMDM5MzM=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" width="521" height="389" alt="">

(3)归一化数值

为了防止特征值数量的差异对预測结果的影响(比方计算距离，量值较大的特征值影响肯定非常大)。我们将全部的特征值都归一化到[0,1]

#归一化特征值
def autoNorm(dataSet):
    minVals = dataSet.min(0);
    maxVals = dataSet.max(0);
    ranges = maxVals - minVals;
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))
    m = dataSet.shape[0]
    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))
    normDataSet = normDataSet/tile(ranges,(m,1))
    return normDataSet, ranges, minVals

(4)測试代码

測试代码以90%的作为训练样本。10%的作为測试数据

#測试代码
def datingClassTest():
    hoRatio = 0.10    #測试数据占的百分比
    datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')
    normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
    m = normMat.shape[0]
    numTestVecs = int(m*hoRatio)
    errorCount = 0.0
    for i in range(numTestVecs):
        classifierResult = classify0(normMat[i,:], normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)
        print 'the classifier came back with: %d, the real answer is: %d' %(classifierResult, datingLabels[i])
        if(classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0
    print "the total error rate is: %f " % (errorCount/float(numTestVecs))

(5)输入某人的信息。便得出对对方的喜欢程度

#输入某人的信息，便得出对对方喜欢程度的预測值
def classifyPerson():
    resultList = ['not at all', 'in small doses', 'in large doses']
    percentTats = float(raw_input("percentage of time spent playing video games?

"))
    ffMiles = float(raw_input("frequent flier miles earned per year?

"))
    iceCream = float(raw_input("liters of ice cream consumed per year?

"))
    datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')
    normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
    inArr = array([ffMiles, percentTats, iceCream])
    classifierResult = classify0((inArr - minVals)/ranges, normMat, datingLabels,3)
    print 'You will probably like this person: ', resultList[classifierResult - 1]

代码解说：python中raw_input同意用户输入文本行命令并返回用户所输入的命令

4：案例—手写识别系统

这里能够将手写字符看做由01组成的32*32个二进制文件，然后转换为1*1024的向量即为一个训练样本。每一维即为一个特征值

(1)   将一个32*32的二进制图像转换成1*1024的向量

#将一个32*32的二进制图像矩阵转换成1*1024的向量

def img2vector(filename):
    returnVect = zeros((1,1024))
    fr = open(filename)
    for i in range(32):
        lineStr = fr.readline()
        for j in range(32):
            returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
    return returnVect

(2)   手写识别系统測试代码

#手写识别系统測试代码
def handwritingClassTest():
    hwLabels = []
    trainingFileList = listdir('trainingDigits')   #获取文件夹内容
    m = len(trainingFileList)
    trainingMat = zeros((m, 1024))
    for i in range(m):
        fileNameStr = trainingFileList[i]              #切割得到标签  从文件名称解析得到分类数据
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
        classStr = int(fileStr.split('_')[0])
        hwLabels.append(classStr)                 #測试例子标签
        trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)
    testFileList = listdir('testDigits')
    errorCount = 0.0
    mTest = len(testFileList)
    for i in range(mTest):
        fileNameStr = testFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
        classStr = int(fileStr.split('_')[0])
        vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)
        classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
        print 'the classifier came back with: %d, the real answer is: %d' % (classifierResult, classStr)
        if(classifierResult != classStr): errorCount += 1.0
    print "\nthe total numbers of errors is : %d" % errorCount
    print "\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))
        

注明：1：本笔记来源于书籍<机器学习实战>

2：kNN.py文件及笔记所用数据在这下载(http://download.csdn.net/detail/lu597203933/7653991).

作者：小村长  出处：http://blog.csdn.net/lu597203933 欢迎转载或分享。但请务必声明文章出处。

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