《机器学习实战》读书笔记：第二章 k-近邻算法

第二章 k-近邻算法

电影按照题材分类
距离测量

2.1 k-近邻算法概述

测量不同特征值之间的距离方法进行分类

kNN：样本集中每个数据都存在标签，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，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。只选择样本数据集中前k个最相似的数据，最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

2.1.1 准备：使用Python导入数据

可视化处理三维以下的事物
数据可视化

2.1.2 从文本文件中解析数据

欧氏距离公式

from numpy import *import operatordef createDataSet():    group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])    labels = ['A','A','B','B']    return group, labelsdef classify0(inX, dataSet, labels, k):    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 = {}    for i in range(k):        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)    return sortedClassCount[0][0]group, labels = createDataSet()print classify0([0,0], group, labels, 3)

2.1.3 如何测试分类器

分类器的错误率：分类器给出错误结果的次数除以测试执行的总数

2.2 示例：使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果

2.2.1 准备数据：从文本文件中解析数据

def file2matrix(filename):    fr = open(filename)    arrayOLines = fr.readlines()    numberOfLines = len(arrayOLines)    returnMat = zeros((numberOfLines,3))    classLabelVector = []    index = 0    for line in arrayOLines:        line = line.strip()        listFromLine = line.split('\t')        returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))        index += 1    return returnMat, classLabelVector

NumPy数组和Python数组

2.2.2 分析数据：使用Matplotlib创建散点图

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

2.2.3 准备数据：归一化数值

• 三个等权重的特征
• 处理不同取值范围的特征值，将数值归一化，将取值范围处理为0到1或者-1到1之间
• newValue = (oldValue-min)/(max-min)转化为0到1区间的值
• tile()函数：将变量内容复制成输入矩阵相同大小的矩阵

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

2.2.4 测试算法：作为完整程序验证分类器

评估算法的正确率：提供已有数据的90%作为训练样本来训练分类器，使用其余的10%数据去测试分类器，检测分类器的正确率。
10%的测试数据随机选择
错误率：分类器给出错误结果的次数除以测试数据的总数
得到可靠的数据
分类算法、数据集和程序设置

def datingClassTest():    hoRatio = 0.10    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))

2.2.5 使用算法：构建完整可用系统

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])    print inArr    classifierResult = classify0((inArr-minVals)/ranges,normMat,datingLabels,3)    print "You will probably like this person: ", resultList[classifierResult-1]

2.3 示例：手写识别系统

需要识别的数字已经使用图形处理软件，处理成具有相同的色彩和大小。
将图像转换为文本格式。

2.3.1 准备数据：将图像转换为测试向量

将一个32*32的二进制图像矩阵转换为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

2.3.2 测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字

def handwritingClassTest():    hwLabels = []    trainingFileList = listdir('trainingDigits')    m = len(trainingFileList)    trainingMat = zeros((m,1024))    for i in range(m):        fileNameStr = trainingFileList[i]        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])        hwLabels.append(classNumStr)        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]        classNumStr = 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, classNumStr)        if(classifierResult != classNumStr):            errorCount += 1.0    print "\nthe total number of errors is: %d" % errorCount    print "\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))

k决策树是k-近邻算法的优化版，可以节省大量的计算开销。

2.4 本章小结

无法给出任何数据的基本结构信息，无法知晓平均实例样本和典型实例样本具有什么特征。
使用概率测量方法处理分类问题。