菜鸟之路——机器学习之KNN算法个人理解及Python实现
KNN（K Nearest Neighbor）
还是先记几个关键公式
距离：一般用Euclidean distance E(x,y)√∑(xi-yi)2 。名字这么高大上，就是初中学的两点间的距离嘛。
还有其他距离的衡量公式，余弦值（cos），相关度（correlation） 曼哈顿距离（manhatann distance）。我觉得针对于KNN算法还是Euclidean distance最好，最直观。
然后就选择最近的K个点。根据投票原则分类出结果。
首先利用sklearn自带的的iris数据集和KNN算法运行一下
from sklearn import neighbors #knn算法在neighbor包里
from sklearn import datasets #包含常用的机器学习的包 knn=neighbors.KNeighborsClassifier() #新建knn算法类 iris=datasets.load_iris() #加载虹膜这种花的数据
#print(iris) #这是个字典有data，target，target_name，这三个key，太多了，就打印出来了 knn.fit(iris.data,iris.target)
print(knn.fit(iris.data,iris.target)) #我也不知道为什么要这样fit一下形成一个模型。打印一下看看我觉得应该是为了记录一下数据的信息吧 predictedLabel=knn.predict([[0.1,0.2,0.3,0.4]])#预测一下
print(predictedLabel)
print("predictedName:",iris.target_names[predictedLabel[0]])
然后就自己写KNN算法啦
import csv
import random
import math
import operator #加载数据的
def LoadDataset(filename,split):#split这个参数是用来分开训练集与测试集的，split属于[0,1]。即有多大的概率将所有数据选取为训练集
trainingSet=[]
testSet=[]
with open(filename,'rt') as csvfile:
lines=csv.reader(csvfile)
dataset=list(lines)
for x in range(len(dataset)-1):
for y in range(4):
dataset[x][y]=float(dataset[x][y])
if random.random()<split: #random.random()生成一个[0,1]之间的随机数
trainingSet.append(dataset[x])
else:
testSet.append(dataset[x])
return [trainingSet,testSet] #此函数用来计算两点之间的距离
def enclideanDinstance(instance1,instance2,length):#legdth为维度
distance=0
for x in range(length):
distance+=pow((instance1[x]-instance2[x]),2)
return math.sqrt(distance) #此函数选取K个离testInstance最近的trainingSet里的实例
def getNeighbors(trainingSet,testInstance,k):
distances=[]
length=len(testInstance)-1
for x in range(len(trainingSet)):
dist=enclideanDinstance(testInstance,trainingSet[x],length)
distances.append([trainingSet[x],dist])
distances.sort(key=operator.itemgetter(1))#operator.itemgetter函数获取的不是值，而是定义了一个函数，取列表的第几个域的函数。
# sort中的key也是用来指定取待排序元素的哪一项进行排序
#这句的意思就是按照distances的第二个域进行排序
neighbors=[]
for x in range(k):
neighbors.append(distances[x][0])
return neighbors #这个函数就是从K的最邻近的实例中利用投票原则分类出结果
def getResponce(neighbors):
classVotes={}
for x in range(len(neighbors)):
responce=neighbors[x][-1]
if responce in classVotes:
classVotes[responce]+=1
else:
classVotes[responce] = 1
sortedVotes=sorted(classVotes.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
return sortedVotes[0][0] #这个函数从测试结果与真实结果中得出正确率
def getAccuracy(testSet,predictions):
corrrect=0
for x in range(len(testSet)):
if testSet[x][-1] ==predictions[x]:
corrrect+=1
return (corrrect/float(len(testSet)))*100 def main():
split=0.67 #将选取67%的数据作为训练集
[trainingSet,testSet]=LoadDataset('irisdata.txt',split)
print("trainingSet:",len(trainingSet),trainingSet)
print("testSet",len(testSet),testSet) predictions=[]
k=3 #选取三个最邻近的实例
#测试所有测试集
for x in range(len(testSet)):
neighbors=getNeighbors(trainingSet,testSet[x],k)
result=getResponce(neighbors)
predictions.append(result)
print(">predicted",result,",actual=",testSet[x][-1]) accuracy=getAccuracy(testSet,predictions)
print("Accuracy:",accuracy,r"%") if __name__ == '__main__':
main()
里面有我对代码的理解
运行结果为
trainingSet: 110 [[4.9, 3.0, 1.4, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.0, 3.6, 1.4, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.4, 3.9, 1.7, 0.4, 'Iris-setosa'], [4.6, 3.4, 1.4, 0.3, 'Iris-setosa'], [4.4, 2.9, 1.4, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.9, 3.1, 1.5, 0.1, 'Iris-setosa'], [5.4, 3.7, 1.5, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.8, 3.4, 1.6, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.3, 3.0, 1.1, 0.1, 'Iris-setosa'], [5.8, 4.0, 1.2, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.7, 4.4, 1.5, 0.4, 'Iris-setosa'], [5.4, 3.9, 1.3, 0.4, 'Iris-setosa'], [5.7, 3.8, 1.7, 0.3, 'Iris-setosa'], [5.4, 3.4, 1.7, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.6, 3.6, 1.0, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.8, 3.4, 1.9, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.0, 3.0, 1.6, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.0, 3.4, 1.6, 0.4, 'Iris-setosa'], [5.2, 3.5, 1.5, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.7, 3.2, 1.6, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.8, 3.1, 1.6, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.4, 3.4, 1.5, 0.4, 'Iris-setosa'], [5.2, 4.1, 1.5, 0.1, 'Iris-setosa'], [4.9, 3.1, 1.5, 0.1, 'Iris-setosa'], [5.0, 3.2, 1.2, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.5, 3.5, 1.3, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.4, 3.0, 1.3, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.0, 3.5, 1.3, 0.3, 'Iris-setosa'], [4.5, 2.3, 1.3, 0.3, 'Iris-setosa'], [4.4, 3.2, 1.3, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.1, 3.8, 1.9, 0.4, 'Iris-setosa'], [4.8, 3.0, 1.4, 0.3, 'Iris-setosa'], [5.1, 3.8, 1.6, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.6, 3.2, 1.4, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.3, 3.7, 1.5, 0.2, 'Iris-setosa'], [7.0, 3.2, 4.7, 1.4, 'Iris-versicolor'], [6.4, 3.2, 4.5, 1.5, 'Iris-versicolor'], [5.5, 2.3, 4.0, 1.3, 'Iris-versicolor'], [6.5, 2.8, 4.6, 1.5, 'Iris-versicolor'], [5.7, 2.8, 4.5, 1.3, 'Iris-versicolor'], [4.9, 2.4, 3.3, 1.0, 'Iris-versicolor'], [6.6, 2.9, 4.6, 1.3, 'Iris-versicolor'], [5.0, 2.0, 3.5, 1.0, 'Iris-versicolor'], [5.9, 3.0, 4.2, 1.5, 'Iris-versicolor'], [6.0, 2.2, 4.0, 1.0, 'Iris-versicolor'], [5.6, 2.9, 3.6, 1.3, 'Iris-versicolor'], [6.7, 3.1, 4.4, 1.4, 'Iris-versicolor'], [5.6, 3.0, 4.5, 1.5, 'Iris-versicolor'], [5.8, 2.7, 4.1, 1.0, 'Iris-versicolor'], [5.6, 2.5, 3.9, 1.1, 'Iris-versicolor'], [5.9, 3.2, 4.8, 1.8, 'Iris-versicolor'], [6.3, 2.5, 4.9, 1.5, 'Iris-versicolor'], [6.4, 2.9, 4.3, 1.3, 'Iris-versicolor'], [6.8, 2.8, 4.8, 1.4, 'Iris-versicolor'], [6.7, 3.0, 5.0, 1.7, 'Iris-versicolor'], [6.0, 2.9, 4.5, 1.5, 'Iris-versicolor'], [5.7, 2.6, 3.5, 1.0, 'Iris-versicolor'], [5.5, 2.4, 3.8, 1.1, 'Iris-versicolor'], [5.8, 2.7, 3.9, 1.2, 'Iris-versicolor'], [6.0, 2.7, 5.1, 1.6, 'Iris-versicolor'], [5.4, 3.0, 4.5, 1.5, 'Iris-versicolor'], [6.0, 3.4, 4.5, 1.6, 'Iris-versicolor'], [6.3, 2.3, 4.4, 1.3, 'Iris-versicolor'], [5.6, 3.0, 4.1, 1.3, 'Iris-versicolor'], [5.5, 2.6, 4.4, 1.2, 'Iris-versicolor'], [6.1, 3.0, 4.6, 1.4, 'Iris-versicolor'], [5.8, 2.6, 4.0, 1.2, 'Iris-versicolor'], [5.0, 2.3, 3.3, 1.0, 'Iris-versicolor'], [5.6, 2.7, 4.2, 1.3, 'Iris-versicolor'], [5.7, 3.0, 4.2, 1.2, 'Iris-versicolor'], [5.7, 2.9, 4.2, 1.3, 'Iris-versicolor'], [6.2, 2.9, 4.3, 1.3, 'Iris-versicolor'], [5.1, 2.5, 3.0, 1.1, 'Iris-versicolor'], [5.7, 2.8, 4.1, 1.3, 'Iris-versicolor'], [6.3, 3.3, 6.0, 2.5, 'Iris-virginica'], [5.8, 2.7, 5.1, 1.9, 'Iris-virginica'], [7.1, 3.0, 5.9, 2.1, 'Iris-virginica'], [6.5, 3.0, 5.8, 2.2, 'Iris-virginica'], [7.6, 3.0, 6.6, 2.1, 'Iris-virginica'], [4.9, 2.5, 4.5, 1.7, 'Iris-virginica'], [6.5, 3.2, 5.1, 2.0, 'Iris-virginica'], [6.4, 2.7, 5.3, 1.9, 'Iris-virginica'], [5.8, 2.8, 5.1, 2.4, 'Iris-virginica'], [6.4, 3.2, 5.3, 2.3, 'Iris-virginica'], [6.5, 3.0, 5.5, 1.8, 'Iris-virginica'], [7.7, 2.6, 6.9, 2.3, 'Iris-virginica'], [6.0, 2.2, 5.0, 1.5, 'Iris-virginica'], [6.9, 3.2, 5.7, 2.3, 'Iris-virginica'], [7.7, 2.8, 6.7, 2.0, 'Iris-virginica'], [6.3, 2.7, 4.9, 1.8, 'Iris-virginica'], [7.2, 3.2, 6.0, 1.8, 'Iris-virginica'], [6.2, 2.8, 4.8, 1.8, 'Iris-virginica'], [6.1, 3.0, 4.9, 1.8, 'Iris-virginica'], [6.4, 2.8, 5.6, 2.1, 'Iris-virginica'], [7.4, 2.8, 6.1, 1.9, 'Iris-virginica'], [6.4, 2.8, 5.6, 2.2, 'Iris-virginica'], [6.1, 2.6, 5.6, 1.4, 'Iris-virginica'], [7.7, 3.0, 6.1, 2.3, 'Iris-virginica'], [6.3, 3.4, 5.6, 2.4, 'Iris-virginica'], [6.4, 3.1, 5.5, 1.8, 'Iris-virginica'], [6.9, 3.1, 5.4, 2.1, 'Iris-virginica'], [6.7, 3.1, 5.6, 2.4, 'Iris-virginica'], [6.9, 3.1, 5.1, 2.3, 'Iris-virginica'], [5.8, 2.7, 5.1, 1.9, 'Iris-virginica'], [6.8, 3.2, 5.9, 2.3, 'Iris-virginica'], [6.7, 3.0, 5.2, 2.3, 'Iris-virginica'], [6.3, 2.5, 5.0, 1.9, 'Iris-virginica'], [6.5, 3.0, 5.2, 2.0, 'Iris-virginica'], [6.2, 3.4, 5.4, 2.3, 'Iris-virginica']]
testSet 40 [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.6, 3.1, 1.5, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.0, 3.4, 1.5, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.8, 3.0, 1.4, 0.1, 'Iris-setosa'], [5.1, 3.5, 1.4, 0.3, 'Iris-setosa'], [5.1, 3.8, 1.5, 0.3, 'Iris-setosa'], [5.1, 3.7, 1.5, 0.4, 'Iris-setosa'], [5.1, 3.3, 1.7, 0.5, 'Iris-setosa'], [5.2, 3.4, 1.4, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.5, 4.2, 1.4, 0.2, 'Iris-setosa'], [4.9, 3.1, 1.5, 0.1, 'Iris-setosa'], [5.1, 3.4, 1.5, 0.2, 'Iris-setosa'], [5.0, 3.5, 1.6, 0.6, 'Iris-setosa'], [5.0, 3.3, 1.4, 0.2, 'Iris-setosa'], [6.9, 3.1, 4.9, 1.5, 'Iris-versicolor'], [6.3, 3.3, 4.7, 1.6, 'Iris-versicolor'], [5.2, 2.7, 3.9, 1.4, 'Iris-versicolor'], [6.1, 2.9, 4.7, 1.4, 'Iris-versicolor'], [6.2, 2.2, 4.5, 1.5, 'Iris-versicolor'], [6.1, 2.8, 4.0, 1.3, 'Iris-versicolor'], [6.1, 2.8, 4.7, 1.2, 'Iris-versicolor'], [6.6, 3.0, 4.4, 1.4, 'Iris-versicolor'], [5.5, 2.4, 3.7, 1.0, 'Iris-versicolor'], [6.7, 3.1, 4.7, 1.5, 'Iris-versicolor'], [5.5, 2.5, 4.0, 1.3, 'Iris-versicolor'], [6.3, 2.9, 5.6, 1.8, 'Iris-virginica'], [7.3, 2.9, 6.3, 1.8, 'Iris-virginica'], [6.7, 2.5, 5.8, 1.8, 'Iris-virginica'], [7.2, 3.6, 6.1, 2.5, 'Iris-virginica'], [6.8, 3.0, 5.5, 2.1, 'Iris-virginica'], [5.7, 2.5, 5.0, 2.0, 'Iris-virginica'], [7.7, 3.8, 6.7, 2.2, 'Iris-virginica'], [5.6, 2.8, 4.9, 2.0, 'Iris-virginica'], [6.7, 3.3, 5.7, 2.1, 'Iris-virginica'], [7.2, 3.0, 5.8, 1.6, 'Iris-virginica'], [7.9, 3.8, 6.4, 2.0, 'Iris-virginica'], [6.3, 2.8, 5.1, 1.5, 'Iris-virginica'], [6.0, 3.0, 4.8, 1.8, 'Iris-virginica'], [6.7, 3.3, 5.7, 2.5, 'Iris-virginica'], [5.9, 3.0, 5.1, 1.8, 'Iris-virginica']]
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-setosa ,actual= Iris-setosa
>predicted Iris-versicolor ,actual= Iris-versicolor
>predicted Iris-versicolor ,actual= Iris-versicolor
>predicted Iris-versicolor ,actual= Iris-versicolor
>predicted Iris-versicolor ,actual= Iris-versicolor
>predicted Iris-versicolor ,actual= Iris-versicolor
>predicted Iris-versicolor ,actual= Iris-versicolor
>predicted Iris-versicolor ,actual= Iris-versicolor
>predicted Iris-versicolor ,actual= Iris-versicolor
>predicted Iris-versicolor ,actual= Iris-versicolor
>predicted Iris-versicolor ,actual= Iris-versicolor
>predicted Iris-versicolor ,actual= Iris-versicolor
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-versicolor ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
>predicted Iris-virginica ,actual= Iris-virginica
Accuracy: 97.5 %
以下拓展几个知识点
1，random库的一些用法
random.randint(1,10) # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数
random.random() # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数
random.uniform(1.1,5.4) # 产生 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数，区间可以不是整数
random.choice('tomorrow') # 从序列中随机选取一个元素
random.randrange(1,100,2) # 生成从1到100的间隔为2的随机整数
random.shuffle(a) # 将序列a中的元素顺序打乱
2，排序函数
sorted(exapmle[, cmp[, key[, reverse]]])
example.sort(cmp[, key[, reverse]])
example是和待排序序列
cmp为函数，指定排序时进行比较的函数，可以指定一个函数或者lambda函数
key为函数，指定取待排序元素的哪一项进行排序
reverse实现降序排序，需要提供一个布尔值，默认为False（升序排列）。
程序中的第53行 sortedVotes=sorted(classVotes.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)就是按照sortedVotes的第二个域进行降序排列
key=operator.itemgetter(n)就是按照第n+1个域
写完喽，图书馆也该闭馆了。学习的感觉真舒服。接下来就是最出名的SVM算法啦
菜鸟之路——机器学习之KNN算法个人理解及Python实现的更多相关文章
- 菜鸟之路——机器学习之BP神经网络个人理解及Python实现
关键词: 输入层(Input layer).隐藏层(Hidden layer).输出层(Output layer) 理论上如果有足够多的隐藏层和足够大的训练集,神经网络可以模拟出任何方程.隐藏层多的时 ...
- 菜鸟之路——机器学习之SVM分类器学习理解以及Python实现
SVM分类器里面的东西好多呀,碾压前两个.怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法. 今天学到的也应该只是冰山一角,懂了SVM的一些原理.还得继续深入学习理解呢. 一些关键词: 超平面(hyper ...
- 菜鸟之路——机器学习之Kmeans聚类个人理解及Python实现
一些概念 相关系数:衡量两组数据相关性 决定系数:(R2值)大概意思就是这个回归方程能解释百分之多少的真实值. Kmeans聚类大致就是选择K个中心点.不断遍历更新中心点的位置.离哪个中心点近就属于哪 ...
- JavaScript机器学习之KNN算法
译者按: 机器学习原来很简单啊,不妨动手试试! 原文: Machine Learning with JavaScript : Part 2 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直 ...
- 机器学习之KNN算法
1 KNN算法 1.1 KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属 ...
- 机器学习：k-NN算法（也叫k近邻算法）
一.kNN算法基础 # kNN:k-Nearest Neighboors # 多用于解决分裂问题 1)特点: 是机器学习中唯一一个不需要训练过程的算法,可以别认为是没有模型的算法,也可以认为训练数据集 ...
- 机器学习笔记--KNN算法2-实战部分
本文申明:本系列的所有实验数据都是来自[美]Peter Harrington 写的<Machine Learning in Action>这本书,侵删. 一案例导入:玛利亚小姐最近寂寞了, ...
- 机器学习笔记--KNN算法1
前言 Hello ,everyone. 我是小花.大四毕业,留在学校有点事情,就在这里和大家吹吹我们的狐朋狗友算法---KNN算法,为什么叫狐朋狗友算法呢,在这里我先卖个关子,且听我慢慢道来. 一 K ...
- 机器学习入门-Knn算法
knn算法不需要进行训练, 耗时,适用于多标签分类情况 1. 将输入的单个测试数据与每一个训练数据依据特征做一个欧式距离. 2. 将求得的欧式距离进行降序排序,取前n_个 3. 计算这前n_个的y值的 ...
随机推荐
- git图形管理工具
在windows下使用git命令行工具对非开发人员还是挺困难的,还好有TortoiseGit这个工具svn客户端用TortoiseSVNgit客户端用TortoiseGit 网址:https://to ...
- 【硬盘整理】使用UltimateDefrag将常用文件放置在磁盘最外圈
使用方法未知.软件截图如下: 官方网站(英文):http://www.disktrix.com/ 汉化破解版V3.0下载地址:http://page2.dfpan.com/fs/7com9monca3 ...
- 【HHHOJ】NOIP模拟赛 捌 解题报告
点此进入比赛 得分: \(30+30+70=130\)(弱爆了) 排名: \(Rank\ 22\) \(Rating\):\(-31\) \(T1\):[HHHOJ260]「NOIP模拟赛 捌」Dig ...
- vuejs属性绑定和双向绑定
属性绑定 html <div v-bind:title="title">hello world</div> js new Vue({ el:'#root', ...
- kafka 开机启动脚本
/etc/init.d$ vi kafka-start-up.sh #!/bin/bash #export KAFKA_HOME=$PATH export KAFKA_HOME=/opt/Kafka/ ...
- 2018.2.2 JavaScript中的封装
JavaScript中的封装 1.封装的概念 通过将一个方法或者属性声明为私用的,可以让对象的实现细节对其他对象保密以降低对象之间的耦合程度,可以保持数据的完整性并对其修改方式加以约束,这样可以使代码 ...
- python_7_while
count=0 while True: print('count:',count) count+=1 # count=count+1 if count==500: break#结束整个循环
- 织梦dedecms出现系统基本参数空白或显示Call to undefined function make_hash()
织梦dedecms出现系统基本参数空白或显示Call to undefined function make_hash() 最新的织梦版本(2018-01-09)修改了include文件夹中的commo ...
- Java 程序设计总复习题
Java程序设计总复习题 1.编写一个Java程序在屏幕上输出“你好!”. //programme name Helloworld.java public class Helloworld { pub ...
- CF873B Balanced Substring (前缀和)
CF873B Balanced Substring (前缀和) 蛮有意思的一道题,不过还是.....................因为CF评测坏了,没有试过是否可过. 显然求\(\sum[i][0] ...