knn的c++版本
来源：互联网 发布：mac照片如何导出 编辑：程序博客网 时间：2024/06/03 15:02
找了几个版本，这个思路最清晰
// knn.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。//#include "stdafx.h"//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#include <memory.h>#include <string.h>#include <iostream>#include <math.h>#include <fstream>using namespace std;//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 宏定义//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////#define ATTR_NUM 4 //属性数目#define MAX_SIZE_OF_TRAINING_SET 1000 //训练数据集的最大大小#define MAX_SIZE_OF_TEST_SET 100 //测试数据集的最大大小#define MAX_VALUE 10000.0 //属性最大值#define K 7//结构体struct dataVector{ int ID; //ID号 char classLabel[15]; //分类标号 double attributes[ATTR_NUM]; //属性 };struct distanceStruct{ int ID; //ID号 double distance; //距离 char classLabel[15]; //分类标号};//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 全局变量//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////struct dataVector gTrainingSet[MAX_SIZE_OF_TRAINING_SET]; //训练数据集struct dataVector gTestSet[MAX_SIZE_OF_TEST_SET]; //测试数据集struct distanceStruct gNearestDistance[K]; //K个最近邻距离int curTrainingSetSize=0; //训练数据集的大小int curTestSetSize=0; //测试数据集的大小//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 求 vector1=(x1,x2,...,xn)和vector2=(y1,y2,...,yn)的欧几里德距离//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////double Distance(struct dataVector vector1,struct dataVector vector2){ double dist,sum=0.0; for(int i=0;i<ATTR_NUM;i++) { sum+=(vector1.attributes[i]-vector2.attributes[i])*(vector1.attributes[i]-vector2.attributes[i]); } dist=sqrt(sum); return dist;}//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 得到gNearestDistance中的最大距离，返回下标//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////int GetMaxDistance(){ int maxNo=0; for(int i=1;i<K;i++) { if(gNearestDistance[i].distance>gNearestDistance[maxNo].distance) maxNo = i; } return maxNo;}//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 对未知样本Sample分类//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////char* Classify(struct dataVector Sample){ double dist=0; int maxid=0,freq[K],i,tmpfreq=1;; char *curClassLable=gNearestDistance[0].classLabel; memset(freq,0,sizeof(freq)); //step.1---初始化距离为最大值 for(i=0;i<K;i++) { gNearestDistance[i].distance=MAX_VALUE; } //step.2---计算K-最近邻距离 for(i=0;i<curTrainingSetSize;i++) { //step.2.1---计算未知样本和每个训练样本的距离 dist=Distance(gTrainingSet[i],Sample); //step.2.2---得到gNearestDistance中的最大距离 maxid=GetMaxDistance(); //step.2.3---如果距离小于gNearestDistance中的最大距离，则将该样本作为K-最近邻样本 if(dist<gNearestDistance[maxid].distance) { gNearestDistance[maxid].ID=gTrainingSet[i].ID; gNearestDistance[maxid].distance=dist; strcpy(gNearestDistance[maxid].classLabel,gTrainingSet[i].classLabel); } } /// 3、4可以合并优化 //step.3---统计每个类出现的次数 for(i=0;i<K;i++) { for(int j=0;j<K;j++) { if((i!=j)&&(strcmp(gNearestDistance[i].classLabel,gNearestDistance[j].classLabel)==0)) { freq[i]+=1; } } } //step.4---选择出现频率最大的类标号 for(i=0;i<K;i++) { if(freq[i]>tmpfreq) { tmpfreq=freq[i]; curClassLable=gNearestDistance[i].classLabel; } } return curClassLable;}//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 主函数//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////void main(){ char c; char *classLabel=""; int i,j, rowNo=0,TruePositive=0,FalsePositive=0; ifstream filein("iris.data"); FILE *fp; if(filein.fail()){cout<<"Can't open data.txt"<<endl; return;} //step.1---读文件 while(!filein.eof()) { rowNo++;//第一组数据rowNo=1 if(curTrainingSetSize>=MAX_SIZE_OF_TRAINING_SET) { cout<<"The training set has "<<MAX_SIZE_OF_TRAINING_SET<<" examples!"<<endl<<endl; break ; } //rowNo%3!=0的100组数据作为训练数据集 if(rowNo%3!=0) { gTrainingSet[curTrainingSetSize].ID=rowNo; for(int i = 0;i < ATTR_NUM;i++) { filein>>gTrainingSet[curTrainingSetSize].attributes[i]; filein>>c; } filein>>gTrainingSet[curTrainingSetSize].classLabel; curTrainingSetSize++; } //剩下rowNo%3==0的50组做测试数据集 else if(rowNo%3==0) { gTestSet[curTestSetSize].ID=rowNo; for(int i = 0;i < ATTR_NUM;i++) { filein>>gTestSet[curTestSetSize].attributes[i]; filein>>c; } filein>>gTestSet[curTestSetSize].classLabel; curTestSetSize++; } } filein.close(); //step.2---KNN算法进行分类，并将结果写到文件iris_OutPut.txt fp=fopen("iris_OutPut.txt","w+t"); //用KNN算法进行分类 fprintf(fp,"************************************程序说明***************************************\n"); fprintf(fp,"** 采用KNN算法对iris.data分类。为了操作方便，对各组数据添加rowNo属性,第一组rowNo=1!\n"); fprintf(fp,"** 共有150组数据,选择rowNo模3不等于0的100组作为训练数据集，剩下的50组做测试数据集\n"); fprintf(fp,"***********************************************************************************\n\n"); fprintf(fp,"************************************实验结果***************************************\n\n"); for(i=0;i<curTestSetSize;i++) { fprintf(fp,"************************************第%d组数据**************************************\n",i+1); classLabel =Classify(gTestSet[i]); if(strcmp(classLabel,gTestSet[i].classLabel)==0)//相等时，分类正确 { TruePositive++; } cout<<"rowNo: "; cout<<gTestSet[i].ID<<" \t"; cout<<"KNN分类结果: "; cout<<classLabel<<"(正确类标号: "; cout<<gTestSet[i].classLabel<<")\n"; fprintf(fp,"rowNo: %3d \t KNN分类结果: %s ( 正确类标号: %s )\n",gTestSet[i].ID,classLabel,gTestSet[i].classLabel); if(strcmp(classLabel,gTestSet[i].classLabel)!=0)//不等时，分类错误 { // cout<<" ***分类错误***\n"; fprintf(fp,"***分类错误***\n"); } fprintf(fp,"%d-最临近数据:\n",K); for(j=0;j<K;j++) { // cout<<gNearestDistance[j].ID<<"\t"<<gNearestDistance[j].distance<<"\t"<<gNearestDistance[j].classLabel[15]<<endl; fprintf(fp,"rowNo: %3d \t Distance: %f \tClassLable: %s\n",gNearestDistance[j].ID,gNearestDistance[j].distance,gNearestDistance[j].classLabel); } fprintf(fp,"\n"); } FalsePositive=curTestSetSize-TruePositive; fprintf(fp,"***********************************结果分析**************************************\n",i); fprintf(fp,"TP(True positive): %d\nFP(False positive): %d\naccuracy: %f\n",TruePositive,FalsePositive,double(TruePositive)/(curTestSetSize-1)); fclose(fp); system("pause"); return;}以下是测试数据，
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa5.4,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa4.8,3.4,1.6,0.2,Iris-setosa4.8,3.0,1.4,0.1,Iris-setosa4.3,3.0,1.1,0.1,Iris-setosa5.8,4.0,1.2,0.2,Iris-setosa5.7,4.4,1.5,0.4,Iris-setosa5.4,3.9,1.3,0.4,Iris-setosa5.1,3.5,1.4,0.3,Iris-setosa5.7,3.8,1.7,0.3,Iris-setosa5.1,3.8,1.5,0.3,Iris-setosa5.4,3.4,1.7,0.2,Iris-setosa5.1,3.7,1.5,0.4,Iris-setosa4.6,3.6,1.0,0.2,Iris-setosa5.1,3.3,1.7,0.5,Iris-setosa4.8,3.4,1.9,0.2,Iris-setosa5.0,3.0,1.6,0.2,Iris-setosa5.0,3.4,1.6,0.4,Iris-setosa5.2,3.5,1.5,0.2,Iris-setosa5.2,3.4,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.6,0.2,Iris-setosa4.8,3.1,1.6,0.2,Iris-setosa5.4,3.4,1.5,0.4,Iris-setosa5.2,4.1,1.5,0.1,Iris-setosa5.5,4.2,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa5.0,3.2,1.2,0.2,Iris-setosa5.5,3.5,1.3,0.2,Iris-setosa4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa4.4,3.0,1.3,0.2,Iris-setosa5.1,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa5.0,3.5,1.3,0.3,Iris-setosa4.5,2.3,1.3,0.3,Iris-setosa4.4,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa5.0,3.5,1.6,0.6,Iris-setosa5.1,3.8,1.9,0.4,Iris-setosa4.8,3.0,1.4,0.3,Iris-setosa5.1,3.8,1.6,0.2,Iris-setosa4.6,3.2,1.4,0.2,Iris-setosa5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-versicolor6.3,3.3,4.7,1.6,Iris-versicolor4.9,2.4,3.3,1.0,Iris-versicolor6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor5.0,2.0,3.5,1.0,Iris-versicolor5.9,3.0,4.2,1.5,Iris-versicolor6.0,2.2,4.0,1.0,Iris-versicolor6.1,2.9,4.7,1.4,Iris-versicolor5.6,2.9,3.6,1.3,Iris-versicolor6.7,3.1,4.4,1.4,Iris-versicolor5.6,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor5.8,2.7,4.1,1.0,Iris-versicolor6.2,2.2,4.5,1.5,Iris-versicolor5.6,2.5,3.9,1.1,Iris-versicolor5.9,3.2,4.8,1.8,Iris-versicolor6.1,2.8,4.0,1.3,Iris-versicolor6.3,2.5,4.9,1.5,Iris-versicolor6.1,2.8,4.7,1.2,Iris-versicolor6.4,2.9,4.3,1.3,Iris-versicolor6.6,3.0,4.4,1.4,Iris-versicolor6.8,2.8,4.8,1.4,Iris-versicolor6.7,3.0,5.0,1.7,Iris-versicolor6.0,2.9,4.5,1.5,Iris-versicolor5.7,2.6,3.5,1.0,Iris-versicolor5.5,2.4,3.8,1.1,Iris-versicolor5.5,2.4,3.7,1.0,Iris-versicolor5.8,2.7,3.9,1.2,Iris-versicolor6.0,2.7,5.1,1.6,Iris-versicolor5.4,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor6.0,3.4,4.5,1.6,Iris-versicolor6.7,3.1,4.7,1.5,Iris-versicolor6.3,2.3,4.4,1.3,Iris-versicolor5.6,3.0,4.1,1.3,Iris-versicolor5.5,2.5,4.0,1.3,Iris-versicolor5.5,2.6,4.4,1.2,Iris-versicolor6.1,3.0,4.6,1.4,Iris-versicolor5.8,2.6,4.0,1.2,Iris-versicolor5.0,2.3,3.3,1.0,Iris-versicolor5.6,2.7,4.2,1.3,Iris-versicolor5.7,3.0,4.2,1.2,Iris-versicolor5.7,2.9,4.2,1.3,Iris-versicolor6.2,2.9,4.3,1.3,Iris-versicolor5.1,2.5,3.0,1.1,Iris-versicolor5.7,2.8,4.1,1.3,Iris-versicolor6.3,3.3,6.0,2.5,Iris-virginica5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica7.1,3.0,5.9,2.1,Iris-virginica6.3,2.9,5.6,1.8,Iris-virginica6.5,3.0,5.8,2.2,Iris-virginica7.6,3.0,6.6,2.1,Iris-virginica4.9,2.5,4.5,1.7,Iris-virginica7.3,2.9,6.3,1.8,Iris-virginica6.7,2.5,5.8,1.8,Iris-virginica7.2,3.6,6.1,2.5,Iris-virginica6.5,3.2,5.1,2.0,Iris-virginica6.4,2.7,5.3,1.9,Iris-virginica6.8,3.0,5.5,2.1,Iris-virginica5.7,2.5,5.0,2.0,Iris-virginica5.8,2.8,5.1,2.4,Iris-virginica6.4,3.2,5.3,2.3,Iris-virginica6.5,3.0,5.5,1.8,Iris-virginica7.7,3.8,6.7,2.2,Iris-virginica7.7,2.6,6.9,2.3,Iris-virginica6.0,2.2,5.0,1.5,Iris-virginica6.9,3.2,5.7,2.3,Iris-virginica5.6,2.8,4.9,2.0,Iris-virginica7.7,2.8,6.7,2.0,Iris-virginica6.3,2.7,4.9,1.8,Iris-virginica6.7,3.3,5.7,2.1,Iris-virginica7.2,3.2,6.0,1.8,Iris-virginica6.2,2.8,4.8,1.8,Iris-virginica6.1,3.0,4.9,1.8,Iris-virginica6.4,2.8,5.6,2.1,Iris-virginica7.2,3.0,5.8,1.6,Iris-virginica7.4,2.8,6.1,1.9,Iris-virginica7.9,3.8,6.4,2.0,Iris-virginica6.4,2.8,5.6,2.2,Iris-virginica6.3,2.8,5.1,1.5,Iris-virginica6.1,2.6,5.6,1.4,Iris-virginica7.7,3.0,6.1,2.3,Iris-virginica6.3,3.4,5.6,2.4,Iris-virginica6.4,3.1,5.5,1.8,Iris-virginica6.0,3.0,4.8,1.8,Iris-virginica6.9,3.1,5.4,2.1,Iris-virginica6.7,3.1,5.6,2.4,Iris-virginica6.9,3.1,5.1,2.3,Iris-virginica5.8,2.7,5.1,1.9,Iris-virginica6.8,3.2,5.9,2.3,Iris-virginica6.7,3.3,5.7,2.5,Iris-virginica6.7,3.0,5.2,2.3,Iris-virginica6.3,2.5,5.0,1.9,Iris-virginica6.5,3.0,5.2,2.0,Iris-virginica6.2,3.4,5.4,2.3,Iris-virginica5.9,3.0,5.1,1.8,Iris-virginica 1 0
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