数据挖掘：K最近邻(KNN)算法的java实现

来源：互联网发布：php 分割数组成字符串编辑：程序博客网时间：2024/04/29 15:38

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KNN(K最近邻)算法。给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点，远的点自然就小点。

KNN算法的介绍见上一篇博文：数据挖掘：k最近邻(KNN)分类法介绍

本算法只适合学习使用，可以大致了解一下KNN算法的原理。

算法作了如下的假定与简化处理：

1.小规模数据集

2.假设所有数据及类别都是数值类型的

3.直接根据数据规模设定了k值

4.对原训练集进行测试

KNN实现代码如下：

[java] view plaincopy
package KNN;  
/** 
 * KNN结点类，用来存储最近邻的k个元组相关的信息 
 * @author Rowen 
 * @qq 443773264 
 * @mail luowen3405@163.com 
 * @blog blog.csdn.net/luowen3405 
 * @data 2011.03.25 
 */  
public class KNNNode {  
    private int index; // 元组标号  
    private double distance; // 与测试元组的距离  
    private String c; // 所属类别  
    public KNNNode(int index, double distance, String c) {  
        super();  
        this.index = index;  
        this.distance = distance;  
        this.c = c;  
    }  
      
      
    public int getIndex() {  
        return index;  
    }  
    public void setIndex(int index) {  
        this.index = index;  
    }  
    public double getDistance() {  
        return distance;  
    }  
    public void setDistance(double distance) {  
        this.distance = distance;  
    }  
    public String getC() {  
        return c;  
    }  
    public void setC(String c) {  
        this.c = c;  
    }  
}  

[java] view plaincopy
package KNN;  
import java.util.ArrayList;  
import java.util.Comparator;  
import java.util.HashMap;  
import java.util.List;  
import java.util.Map;  
import java.util.PriorityQueue;  
  
/** 
 * KNN算法主体类 
 * @author Rowen 
 * @qq 443773264 
 * @mail luowen3405@163.com 
 * @blog blog.csdn.net/luowen3405 
 * @data 2011.03.25 
 */  
public class KNN {  
    /** 
     * 设置优先级队列的比较函数，距离越大，优先级越高 
     */  
    private Comparator<KNNNode> comparator = new Comparator<KNNNode>() {  
        public int compare(KNNNode o1, KNNNode o2) {  
            if (o1.getDistance() >= o2.getDistance()) {  
                return 1;  
            } else {  
                return 0;  
            }  
        }  
    };  
    /** 
     * 获取K个不同的随机数 
     * @param k 随机数的个数 
     * @param max 随机数最大的范围 
     * @return 生成的随机数数组 
     */  
    public List<Integer> getRandKNum(int k, int max) {  
        List<Integer> rand = new ArrayList<Integer>(k);  
        for (int i = 0; i < k; i++) {  
            int temp = (int) (Math.random() * max);  
            if (!rand.contains(temp)) {  
                rand.add(temp);  
            } else {  
                i--;  
            }  
        }  
        return rand;  
    }  
    /** 
     * 计算测试元组与训练元组之前的距离 
     * @param d1 测试元组 
     * @param d2 训练元组 
     * @return 距离值 
     */  
    public double calDistance(List<Double> d1, List<Double> d2) {  
        double distance = 0.00;  
        for (int i = 0; i < d1.size(); i++) {  
            distance += (d1.get(i) - d2.get(i)) * (d1.get(i) - d2.get(i));  
        }  
        return distance;  
    }  
    /** 
     * 执行KNN算法，获取测试元组的类别 
     * @param datas 训练数据集 
     * @param testData 测试元组 
     * @param k 设定的K值 
     * @return 测试元组的类别 
     */  
    public String knn(List<List<Double>> datas, List<Double> testData, int k) {  
        PriorityQueue<KNNNode> pq = new PriorityQueue<KNNNode>(k, comparator);  
        List<Integer> randNum = getRandKNum(k, datas.size());  
        for (int i = 0; i < k; i++) {  
            int index = randNum.get(i);  
            List<Double> currData = datas.get(index);  
            String c = currData.get(currData.size() - 1).toString();  
            KNNNode node = new KNNNode(index, calDistance(testData, currData), c);  
            pq.add(node);  
        }  
        for (int i = 0; i < datas.size(); i++) {  
            List<Double> t = datas.get(i);  
            double distance = calDistance(testData, t);  
            KNNNode top = pq.peek();  
            if (top.getDistance() > distance) {  
                pq.remove();  
                pq.add(new KNNNode(i, distance, t.get(t.size() - 1).toString()));  
            }  
        }  
          
        return getMostClass(pq);  
    }  
    /** 
     * 获取所得到的k个最近邻元组的多数类 
     * @param pq 存储k个最近近邻元组的优先级队列 
     * @return 多数类的名称 
     */  
    private String getMostClass(PriorityQueue<KNNNode> pq) {  
        Map<String, Integer> classCount = new HashMap<String, Integer>();  
        for (int i = 0; i < pq.size(); i++) {  
            KNNNode node = pq.remove();  
            String c = node.getC();  
            if (classCount.containsKey(c)) {  
                classCount.put(c, classCount.get(c) + 1);  
            } else {  
                classCount.put(c, 1);  
            }  
        }  
        int maxIndex = -1;  
        int maxCount = 0;  
        Object[] classes = classCount.keySet().toArray();  
        for (int i = 0; i < classes.length; i++) {  
            if (classCount.get(classes[i]) > maxCount) {  
                maxIndex = i;  
                maxCount = classCount.get(classes[i]);  
            }  
        }  
        return classes[maxIndex].toString();  
    }  
}  

[java] view plaincopy
package KNN;  
import java.io.BufferedReader;  
import java.io.File;  
import java.io.FileReader;  
import java.util.ArrayList;  
import java.util.List;  
/** 
 * KNN算法测试类 
 * @author Rowen 
 * @qq 443773264 
 * @mail luowen3405@163.com 
 * @blog blog.csdn.net/luowen3405 
 * @data 2011.03.25 
 */  
public class TestKNN {  
      
    /** 
     * 从数据文件中读取数据 
     * @param datas 存储数据的集合对象 
     * @param path 数据文件的路径 
     */  
    public void read(List<List<Double>> datas, String path){  
        try {  
            BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(new File(path)));  
            String data = br.readLine();  
            List<Double> l = null;  
            while (data != null) {  
                String t[] = data.split(" ");  
                l = new ArrayList<Double>();  
                for (int i = 0; i < t.length; i++) {  
                    l.add(Double.parseDouble(t[i]));  
                }  
                datas.add(l);  
                data = br.readLine();  
            }  
        } catch (Exception e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
    }  
      
    /** 
     * 程序执行入口 
     * @param args 
     */  
    public static void main(String[] args) {  
        TestKNN t = new TestKNN();  
        String datafile = new File("").getAbsolutePath() + File.separator + "datafile";  
        String testfile = new File("").getAbsolutePath() + File.separator + "testfile";  
        try {  
            List<List<Double>> datas = new ArrayList<List<Double>>();  
            List<List<Double>> testDatas = new ArrayList<List<Double>>();  
            t.read(datas, datafile);  
            t.read(testDatas, testfile);  
            KNN knn = new KNN();  
            for (int i = 0; i < testDatas.size(); i++) {  
                List<Double> test = testDatas.get(i);  
                System.out.print("测试元组: ");  
                for (int j = 0; j < test.size(); j++) {  
                    System.out.print(test.get(j) + " ");  
                }  
                System.out.print("类别为: ");  
                System.out.println(Math.round(Float.parseFloat((knn.knn(datas, test, 3)))));  
            }  
        } catch (Exception e) {  
            e.printStackTrace();  
        }  
    }  
}  

训练数据文件：

[java] view plaincopy
0 1.1 1.2 2.1 0.3 2.3 1.4 0.5 1  
7 1.2 1.4 2.0 0.2 2.5 1.2 0.8 1  
2 1.8 1.6 2.5 0.1 2.2 1.8 0.2 1  
9 2.1 6.2 1.1 0.9 3.3 2.4 5.5 0  
0 0.8 1.6 2.1 0.2 2.3 1.6 0.5 1  
6 2.1 5.2 1.1 0.8 3.6 2.4 4.5 0  

[java] view plaincopy
0 1.1 1.2 2.1 0.3 2.3 1.4 0.5  
7 1.2 1.4 2.0 0.2 2.5 1.2 0.8  
2 1.8 1.6 2.5 0.1 2.2 1.8 0.2  
9 2.1 6.2 1.1 0.9 3.3 2.4 5.5  
0 0.8 1.6 2.1 0.2 2.3 1.6 0.5  
6 2.1 5.2 1.1 0.8 3.6 2.4 4.5  

程序运行结果：

[java] view plaincopy
测试元组: 1.0 1.1 1.2 2.1 0.3 2.3 1.4 0.5 类别为: 1  
测试元组: 1.7 1.2 1.4 2.0 0.2 2.5 1.2 0.8 类别为: 1  
测试元组: 1.2 1.8 1.6 2.5 0.1 2.2 1.8 0.2 类别为: 1  
测试元组: 1.9 2.1 6.2 1.1 0.9 3.3 2.4 5.5 类别为: 0  
测试元组: 1.0 0.8 1.6 2.1 0.2 2.3 1.6 0.5 类别为: 1  
测试元组: 1.6 2.1 5.2 1.1 0.8 3.6 2.4 4.5 类别为: 0  

由结果可以看出，分类的测试结果是比较准确的！

0 0