机器学习实战—笔记-kNN算法

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1：算法简单描述
给定训练数据样本和标签，对于某测试的一个样本数据，选择距离其最近的k个训练样本，这k个训练样本中所属类别最多的类即为该测试样本的预测标签。简称kNN。通常k是不大于20的整数，这里的距离一般是欧式距离。
K必须为基数

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

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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-测试数据 d
ataSet-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]

代码讲解：(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，需要导入os文件，os.getcwd()显示当前目录，os.chdir(‘’)改变目录，listdir()显示当前目录的所有文件。此外如果修改了当前.py文件，需要在python shell中重新加载该py文件(reload(kNN.py))，以确保更新的内容可以生效，否则python将继续使用上次加载的kNN模块。如：

(c)注意列表求平方，求和
如：

3：案例—约会网站
案例描述：

(1) 从文本文件中解析数据

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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

代码讲解：(a)首先使用函数line.strip()截取掉所有的回车字符，然后使用tab字符\t将上一步得到的整行数据分割成一个元素列表
(b)int(listFormLine[-1]);python中可以使用索引值-1表示列表中的最后一列元素。此外这里我们必须明确的通知解释器，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)使用绘图工具matplotlib创建散点图—可以分析数据

(3)归一化数值
为了防止特征值数量的差异对预测结果的影响(比如计算距离，量值较大的特征值影响肯定很大)，我们将所有的特征值都归一化到[0,1]

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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)测试代码
测试代码以90%的作为训练样本，10%的作为测试数据

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测试代码

def datingClassTest():
hoRatio = 0.10 #测试数据占的百分比
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

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输入某人的信息，便得出对对方喜欢程度的预测值

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]

代码讲解：python中raw_input允许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
这里可以将手写字符看做由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

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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) 手写识别系统测试代码

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手写识别系统测试代码

def handwritingClassTest():
hwLabels = []
trainingFileList = listdir(‘trainingDigits’) #获取目录内容
m = len(trainingFileList)
trainingMat = zeros((m, 1024))
for i in range(m):
fileNameStr = trainingFileList[i] #分割得到标签 从文件名解析得到分类数据
fileStr = fileNameStr.split(‘.’)[0]
classStr = int(fileStr.split(‘_’)[0])
hwLabels.append(classStr) #测试样例标签
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).