【机器学习】k-近邻算法笔记
来源:互联网 发布:php sysvmsg windows 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 08:47
算法原理
k-近邻算法非常有效而且易于掌握,适合用于数值型数据和标称型数据。k-近邻算法的原理是这样的:存在一个样本数据集合(训练样本集),样本集中每个数据都有标签,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的数据对应的特征进行比较。一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中的k的出处,通常k是不大于20的整数。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。
优缺点
优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定
缺点:计算复杂度高、空间复杂度高
Python代码
算法核心程序
def calculateDistances(inX, dataSet): """计算inX到各个点的距离""" # 矩阵的shape表示这个矩阵有(行,列) dataSetSize = dataSet.shape[0] # tile:重复某个数组 diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat**2 # 乘方 sqDistance = sqDiffMat.sum(axis=1) distances = sqDistance**0.5 # 开方 return distancesdef classify0(inX, dataSet, labels, k): """k-近邻算法分类器""" # 计算inX到各点的距离 distances = calculateDistances(inX, dataSet) # argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount = {} # 选择距离最小的k个点,计数保存到classCount for i in range(k): # 根据索引值获取标签值 voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] # 标签统计计数 classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1 # sorted 参数: # key指定一个接收一个参数的函数,这个函数用于从每个元素中提取一个用于比较的关键字。默认值为None。 # reverse是一个布尔值。如果设置为True,列表元素将被倒序排列。 # 根据key-value的value大小进行排序 sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) return sortedClassCount[0][0]
classify0函数有4个输入参数:
inX:用于分类的输入向量;
dataSet:输入的训练样本集
labels:标签向量(标签向量的元素数目和矩阵dataSet的行数相同)
k:用于选择最近邻居的数目
calculateDistances函数是计算inX与各个样本的距离,计算公式是欧式距离公式。
计算完所有点之间的距离后,对数据以从小到大排序。然后,确定前k个距离最小元素所在的主要分类(k为正整数);最后,将classCount字典分解为元组列表,使用operator中的itemgetter方法,以第二个元素(出现次数)为标准,从大到小对元组进行排序。最后返回出现次数最高的元素标签(sortedClassCount[0][0])。
生成数据和测试
def createDataSet(): """创建样本数据集合""" group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]]) labels = ['A', 'A', 'B', 'B'] return group, labelsif __name__ == '__main__': group, labels = createDataSet() res = classify0([0, 0], group, labels, 3) print(res)
打印结果应该是
B
后面可以尝试改变主函数里[0, 0]的值,测试程序的运行结果。
参考资料:《机器学习实战》
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