【机器学*】k-*邻算法（kNN） 学*笔记

【机器学*】k-*邻算法（kNN） 学*笔记

标签（空格分隔）： 机器学*

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kNN简介

kNN算法是做分类问题的。思想如下：

KNN算法的思想总结一下：就是在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类，其算法的描述为：

1. 计算测试数据与各个训练数据之间的距离；
2. 按照距离的递增关系进行排序；
3. 选取距离最小的K个点；
4. 确定前K个点所在类别的出现频率；
5. 返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。

更为详细的介绍见这个博客：机器学*（一）——K-*邻（KNN）算法
kNN的优缺点见：KNN算法理解
这个博客的内容来自《机器学*实战》一书。

这个博客主要讲解kNN的python实现，把每行的代码都弄明白。

kNN代码实现

下面classify0()就是kNN，这些代码做了对一个点的分类。

# coding=utf-8
import operator
from numpy import *

def createDataSet():
    group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])
    labels = ['A', 'A', 'B', 'B']
    return group, labels

def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    # 矩阵有一个shape属性，是一个(行，列)形式的元组
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
    # 输入的点到每个点的横纵坐标差
    # tile是把矩阵重复多次
    sqDiffMat = diffMat ** 2
    # 横纵坐标差的平方
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    # axis=0, 表示列。axis=1, 表示行。
    distances = sqDistances ** 0.5
    # 开方
    sortedDistIndicies = distances.argsort()
    # argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值
    classCount = {}
    # 保存A,B出现次数的字典
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        # 获取索引值对应的是A还是B
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
        # 在字典中保存A,B出现的次数
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    # 按照A,B出现的次数排序
    return sortedClassCount[0][0]  # 返回A,B出现最多的那个

group, labels = createDataSet()
answer = classify0([0, 0], group, labels, 3)
print answer

关于tile()函数，可以见文章：【python】tile函数简单介绍
关于sorted()函数：

sorted函数sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)
iterable：是可迭代类型;
cmp：用于比较的函数，比较什么由key决定;
key：用列表元素的某个属性或函数进行作为关键字，有默认值，迭代集合中的一项;
    operator.itemgetter(1)表示用第2个数据项排序
reverse：排序规则. reverse = True  降序 或者 reverse = False 升序，有默认值。

kNN实战一 改进约会网站配对效果

我只给出代码和每行代码的解释，这个实战项目的更具体介绍见：机器学*（一）——K-*邻（KNN）算法

# coding=utf-8
import operator
from numpy import *
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    """
    :param inX: 样本点
    :param dataSet: 初始样本集合
    :param labels: 样本集合对应的标签集合
    :param k: 选取的k
    :return: kNN分类结果
    """
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    # 矩阵有一个shape属性，是一个(行，列)形式的元组
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet  # 输入的点到每个点的横纵坐标差
    # tile是把矩阵重复多次
    sqDiffMat = diffMat ** 2  # 横纵坐标差的平方
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)  # axis=0, 表示列。axis=1, 表示行。
    distances = sqDistances ** 0.5  # 开方
    sortedDistIndicies = distances.argsort()  # argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值
    classCount = {}  # 保存A,B出现次数的字典
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]  # 获取索引值对应的是A还是B
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1  # 在字典中保存A,B出现的次数
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    # 按照A,B出现的次数排序
    # sorted函数sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)
    '''
    iterable：是可迭代类型;
    cmp：用于比较的函数，比较什么由key决定;
    key：用列表元素的某个属性或函数进行作为关键字，有默认值，迭代集合中的一项;
        operator.itemgetter(1)表示用第2个数据项排序
    reverse：排序规则. reverse = True  降序 或者 reverse = False 升序，有默认值。
    '''
    return sortedClassCount[0][0]  # 返回A,B出现最多的那个

group, labels = createDataSet()
answer = classify0([0, 0], group, labels, 3)
print answer

def file2matrix(filename):
    """
    :param filename: 文件名称
    :return: 文件中的数据和标签
    """
    fr = open(filename)
    arrayOLines = fr.readlines()
    numberOfLines = len(arrayOLines)
    # 获取文件的行数
    returnMat = zeros((numberOfLines, 3))
    # 创建返回的NumPy矩阵，二维矩阵
    # zeros函数功能是创建给定类型的矩阵，并初始化为0
    classLabelVector = []
    # 创建返回的标签
    index = 0  # index
    for line in arrayOLines:
        # 循环每列
        line = line.strip()
        # 去除每行回车字符
        listFromLine = line.split('\t')
        # 分割
        returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]
        # 把数据的前三列都放到要返回的矩阵中，3这个索引是不包括的
        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
        # 把数据的每列最后一个元素转换成整数放到标签list里
        index += 1
    # index自增
    return returnMat, classLabelVector

def autoNorm(dataSet):
    """
    :param dataSet: 数据集
    :return: 归一化结果
    """
    minVals = dataSet.min(0)  # 0代表列
    maxVals = dataSet.max(0)
    ranges = maxVals - minVals
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))  # 创建了行列数与dataSet一致的全0矩阵
    m = dataSet.shape[0]  # 行数
    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m, 1))  # 每个元素都减去该列最小值
    normDataSet = normDataSet / tile(ranges, (m, 1))  # 具体数值的除，归一化；不是矩阵相除
    return normDataSet, ranges, minVals

def datingClassTest():
    """
    测试算法的函数
    :return:
    """
    hoRatio = 0.10  # hold out 10%
    datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')  # load data setfrom file
    normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)  # 归一化
    m = normMat.shape[0]  # 行数
    numTestVecs = int(m * hoRatio)  # 抽出的行数
    print "numTestVecs", numTestVecs
    errorCount = 0.0  # 错误率
    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))
    print errorCount

def classifyPerson():
    """
    用户输入点作为测试点
    :return: 无
    """
    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')  # load data setfrom file
    normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)  # 归一化
    inArr = array([ffMiles, percentTats, iceCream])  # 把用户输出的点当做要求点
    classifierResult = classify0((inArr - minVals) / ranges, normMat, datingLabels, 3)  # 用kNN做分类
    print "you weill probably like this person:", resultList[classifierResult - 1]  # 转换成真名

datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:, 0], datingDataMat[:, 1], 15.0 * array(datingLabels), 15.0 * array(datingLabels))
plt.show()
datingClassTest()
classifyPerson()

上述程序将把数据画出图来，然后计算kNN判断准确率，并且最后让用户输入数据，对该数据进行分类。

kNN实战二：手写体识别

数据集下载： http://www.ituring.com.cn/book/download/0019ab9d-0fda-4c17-941b-afe639fcccac

def img2vector(filename):
    returnVect = zeros((1, 1024))  # 每个文件一行结果，1024个0
    fr = open(filename)  # 打开文件
    for i in range(32):  # 遍历32行
        lineStr = fr.readline()  # 读行
        for j in range(32):  # 读每个字符
            returnVect[0, 32 * i + j] = int(lineStr[j])  # 把字符放到结果中
    return returnVect

def handwritingClassTest():
    hwLabels = []  # 保存标签
    trainingFileList = listdir('digits/trainingDigits')  # 加载训练集
    m = len(trainingFileList)  # 训练集文件个数
    trainingMat = zeros((m, 1024))  # 训练集数据矩阵
    for i in range(m):  # 遍历文件
        fileNameStr = trainingFileList[i]  # 训练集文件名
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]  # 去掉文件名结尾的.txt
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])  # 把文件名分割之后，获得前半部分，即这个文件表示的字符标签
        hwLabels.append(classNumStr)  # 把文件表示的字符标签放到标签list中
        trainingMat[i, :] = img2vector('digits/trainingDigits/%s' % fileNameStr)
    # 把每个文件中的字符画转成行向量
    testFileList = listdir('digits/testDigits')  # 得到测试集所有文件目录
    errorCount = 0.0  # 错误率
    mTest = len(testFileList)  # 测试集长度
    for i in range(mTest):  # 遍历测试集
        fileNameStr = testFileList[i]  # 测试集文件名
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]  # 去掉文件名结尾的.txt
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])  # 把文件名分割之后，获得前半部分，即这个文件表示的字符标签
        vectorUnderTest = img2vector('digits/testDigits/%s' % fileNameStr)
        # 把每个文件中的字符画转成行向量
        classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)  # 做分类
        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))

handwritingClassTest()

这个算法的执行效率并不高，每个测试向量做2000次的距离计算，每个距离计算包括了1024个维度浮点计算，总计要执行900次。

最后运行结果，错误率1.2%：

the total number of errors is: 11
the total error rate is: 0.011628

kNN是分类问题最有效最简单的算法，但是要保存全部数据集，对每个数据计算距离值。实际使用很耗时。而且无法给出任何数据的基础结构信息，无法知晓平均实例样本和典型实例样本之间具有什么特征。

这篇博客是对《机器学*实战》一书的学*笔记，如有不明白之处，请阅读该书。