MACHINE LEARNING IN ACTION KNN

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。

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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1. #创造数据集  
2. def createDataSet():  
3.     group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])  
4.     labels = ['A', 'A', 'B', 'B']  
5.     return group, labels  

(2)   构照kNN分类器

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1. #第一个kNN分类器  inX-测试数据 dataSet-样本数据  labels-标签 k-邻近的k个样本  
2. def classify0(inX,dataSet, labels, k):  
3.     #计算距离  
4.     dataSetSize = dataSet.shape[0]  
5.     diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1))- dataSet  
6.     sqDiffMat = diffMat ** 2  
7.     sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)  
8.     distances = sqDistances **0.5  
9.     sortedDistIndicies = distances.argsort()  
10.     classCount = {}  
11.     #选择距离最小的k个点  
12.     for i in range(k):  
13.         voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]  
14.         classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0)+1  
15.     #排序  
16.     sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key = operator.itemgetter(1),reverse = True)  
17.     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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1. # 将文本记录到转换numPy的解析程序  
2. def file2matrix(filename):  
3.     #打开文件并得到文件行数  
4.     fr = open(filename)  
5.     arrayOLines = fr.readlines()  
6.     numberOfLines = len(arrayOLines)  
7.     #创建返回的numPy矩阵  
8.     returnMat = zeros((numberOfLines, 3))  
9.     classLabelVector = []  
10.     index =0  
11.     #解析文件数据到列表  
12.     for line in arrayOLines:  
13.         line = line.strip()  
14.         listFormLine = line.split('\t')  
15.         returnMat[index,:] = listFormLine[0:3]  
16.         classLabelVector.append(int(listFormLine[-1]))  
17.         index += 1  
18.     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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1. #归一化特征值  
2. def autoNorm(dataSet):  
3.     minVals = dataSet.min(0);  
4.     maxVals = dataSet.max(0);  
5.     ranges = maxVals - minVals;  
6.     normDataSet = zeros(shape(dataSet))  
7.     m = dataSet.shape[0]  
8.     normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))  
9.     normDataSet = normDataSet/tile(ranges,(m,1))  
10.     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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1. #测试代码  
2. def datingClassTest():  
3.     hoRatio = 0.10    #测试数据占的百分比  
4.     datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')  
5.     normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)  
6.     m = normMat.shape[0]  
7.     numTestVecs = int(m*hoRatio)  
8.     errorCount = 0.0  
9.     for i in range(numTestVecs):  
10.         classifierResult = classify0(normMat[i,:], normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)  
11.         print 'the classifier came back with: %d, the real answer is: %d' %(classifierResult, datingLabels[i])  
12.         if(classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0  
13.     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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1. #输入某人的信息，便得出对对方喜欢程度的预测值  
2. def classifyPerson():  
3.     resultList = ['not at all', 'in small doses', 'in large doses']  
4.     percentTats = float(raw_input("percentage of time spent playing video games?"))  
5.     ffMiles = float(raw_input("frequent flier miles earned per year?"))  
6.     iceCream = float(raw_input("liters of ice cream consumed per year?"))  
7.     datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')  
8.     normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)  
9.     inArr = array([ffMiles, percentTats, iceCream])  
10.     classifierResult = classify0((inArr - minVals)/ranges, normMat, datingLabels,3)  
11.     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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1. #将一个32*32的二进制图像矩阵转换成1*1024的向量  
2.   
3. def img2vector(filename):  
4.     returnVect = zeros((1,1024))  
5.     fr = open(filename)  
6.     for i in range(32):  
7.         lineStr = fr.readline()  
8.         for j in range(32):  
9.             returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])  
10.     return returnVect  

(2)   手写识别系统测试代码

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1. #手写识别系统测试代码  
2. def handwritingClassTest():  
3.     hwLabels = []  
4.     trainingFileList = listdir('trainingDigits')   #获取目录内容  
5.     m = len(trainingFileList)  
6.     trainingMat = zeros((m, 1024))  
7.     for i in range(m):  
8.         fileNameStr = trainingFileList[i]              #分割得到标签  从文件名解析得到分类数据  
9.         fileStr = fileNameStr.split('.')[0]  
10.         classStr = int(fileStr.split('_')[0])  
11.         hwLabels.append(classStr)                 #测试样例标签  
12.         trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)  
13.     testFileList = listdir('testDigits')  
14.     errorCount = 0.0  
15.     mTest = len(testFileList)  
16.     for i in range(mTest):  
17.         fileNameStr = testFileList[i]  
18.         fileStr = fileNameStr.split('.')[0]  
19.         classStr = int(fileStr.split('_')[0])  
20.         vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)  
21.         classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)  
22.         print 'the classifier came back with: %d, the real answer is: %d' % (classifierResult, classStr)  
23.         if(classifierResult != classStr): errorCount += 1.0  
24.     print "\nthe total numbers of errors is : %d" % errorCount  
25.     print "\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))  
26.           

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).

作者：小村长  出处：http://blog.csdn.net/lu597203933 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。 （新浪微博：小村长zack, 欢迎交流！）