k-近邻算法-优化约会网站的配对效果

KNN原理

1. 假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。

2. 输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。

　　a. 计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。

　　b. 对求得的所有距离进行排序（从小到大，越小表示越相似）

　　c. 取前 k （k 一般小于等于 20 ）个样本数据对应的分类标签

3. 求 k 个数据中出现次数最多的分类标签作为新数据的分类

通俗的说：给定一个数据集，对新的输入实例，在训练集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把这个新输入实例分为这个类

项目案例1: 优化约会网站的配对效果

海伦使用约会网站寻找约会对象。经过一段时间之后，她发现曾交往过三种类型的人:

• 不喜欢的人
• 魅力一般的人
• 极具魅力的人

她希望：

1. 工作日与魅力一般的人约会
2. 周末与极具魅力的人约会
3. 不喜欢的人则直接排除掉

1. 将文本记录转换为 NumPy 的解析程序

from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.lines as mlines
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy import *
import matplotlib
import operator

def file2matrix(filename):
    """
    导入训练数据
    :param filename: 数据文件路径
    :return: 数据矩阵returnMat和对应的类别classLabelVector
    """
    fr = open(filename)
    # 获得文件中的数据行的行数
    numberOfLines = len(fr.readlines())
    # 生成对应的空矩阵
    # 例如：zeros(2，3)就是生成一个 2*3的矩阵，各个位置上全是 0
    returnMat = zeros((numberOfLines, 3))  # prepare matrix to return
    classLabelVector = []  # prepare labels return
    fr = open(filename)
    index = 0
    for line in fr.readlines():
        # str.strip([chars]) --返回移除字符串头尾指定的字符生成的新字符串
        line = line.strip()
        # 以 '\t' 切割字符串
        listFromLine = line.split('\t')
        # 每列的属性数据
        returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]
        # 每列的类别数据，就是 label 标签数据
        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
        index += 1
    # 返回数据矩阵returnMat和对应的类别classLabelVector
    return returnMat, classLabelVector

2. 使用Matplotlib创建散点图

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:, 0], datingDataMat[:, 1], 15.0*array(datingLabels), 15.0*array(datingLabels))
plt.show()

3. 归一化特征值，消除特征之间量级不同导致的影响

def autoNorm(dataSet):
    """
    Desc:
        归一化特征值，消除特征之间量级不同导致的影响
    parameter:
        dataSet: 数据集
    return:
        归一化后的数据集 normDataSet. ranges和minVals即最小值与范围，并没有用到

    归一化公式：
        Y = (X-Xmin)/(Xmax-Xmin)
        其中的 min 和 max 分别是数据集中的最小特征值和最大特征值。该函数可以自动将数字特征值转化为0到1的区间。
    """
    # 计算每种属性的最大值、最小值、范围
    minVals = dataSet.min(0)
    maxVals = dataSet.max(0)
    # 极差
    ranges = maxVals - minVals
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))
    m = dataSet.shape[0]
    # 生成与最小值之差组成的矩阵
    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m, 1))
    # 将最小值之差除以范围组成矩阵
    normDataSet = normDataSet / tile(ranges, (m, 1))  # element wise divide
    return normDataSet, ranges, minVals

normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
normMat

array([[0.44832535, 0.39805139, 0.56233353],
       [0.15873259, 0.34195467, 0.98724416],
       [0.28542943, 0.06892523, 0.47449629],
       ...,
       [0.29115949, 0.50910294, 0.51079493],
       [0.52711097, 0.43665451, 0.4290048 ],
       [0.47940793, 0.3768091 , 0.78571804]])

4. K近邻算法

def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    """
    inX: 用于分类的输入向量
    dataSet: 输入的训练样本集
    labels: 标签向量
    k: 选择最近邻居的数目
    注意：labels元素数目和dataSet行数相同；程序使用欧式距离公式.
    """
    # 求出数据集的行数
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    # tile生成和训练样本对应的矩阵，并与训练样本求差
    """
    tile: 列: 3表示复制的行数， 行：1／2 表示对inx的重复的次数
    例：In []: inX = [1, 2, 3]
               tile(inx, (3, 1))

        Out[]: array([[1, 2, 3],
                       [1, 2, 3],
                       [1, 2, 3]])
    """
    # 用inx（输入向量）生成和dataSet类型一样的矩阵，在减去dataSet
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
    # 取平方
    sqDiffMat = diffMat ** 2
    # 将矩阵的每一行相加
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    # 开方
    distances = sqDistances ** 0.5
    # 根据距离排序从小到大的排序，返回对应的索引位置
    # argsort() 是将x中的元素从小到大排列，提取其对应的index（索引），然后输出到y。
    """
    In [] : y = argsort([3, 0, 2, -1, 4, 5])
            print(y[0])
            print(y[5])
    Out[] : 3
            5
    由于最小的数是-1，它的序号是3，因此y[0] = 3, 最大的数是5，它的序号是5，因此y[5] = 5
    """
    sortedDistIndicies = distances.argsort()
    # 2. 选择距离最小的k个点
    classCount = {}
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]  

5. 分类器针对约会网站的测试代码

def datingClassTest():
    """
    对约会网站的测试方法
    :return: 错误数
    """
    # 设置测试数据的的一个比例（训练数据集比例=1-hoRatio）
    hoRatio = 0.1  # 测试范围,一部分测试一部分作为样本
    # 从文件中加载数据
    datingDataMat, datingLabels = file2matrix('F:/迅雷下载/machinelearninginaction/Ch02/datingTestSet2.txt')  # load data setfrom file
    # 归一化数据
    normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
    # m 表示数据的行数，即矩阵的第一维
    m = normMat.shape[0]
    # 设置测试的样本数量， numTestVecs:m表示训练样本的数量
    numTestVecs = int(m * hoRatio)
    print('numTestVecs=', numTestVecs)
    errorCount = 0.0
    for i in range(numTestVecs):
        # 对数据测试
        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)))
    print(errorCount)

numTestVecs= 100
the classifier came back with: 3, the real answer is: 3
the classifier came back with: 2, the real answer is: 2
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1

....

the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 3, the real answer is: 1
the total error rate is: 0.050000
5.0