发布于2019-11-17 13:34 阅读(983) 评论(0) 点赞(12) 收藏(0)
简单的原理
1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;
2.按照距离递增次序排序;
3.选取与当前点距离最小的k个点;
4.确定前k个点所在类别的出现频率;
5.返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
简单的算法
from numpy import *
import operator
from numpy.core import array
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
group,labels = createDataSet()
def classify0(inX,dataSet,labels,k):
dataSetSize = dataSet.shape[0] #shape[0]用于查找行数
diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet #矩阵运算
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) #axis=1为横向
distances = sqDistances**0.5
sortedDistIndicies = distances.argsort()
classCount={}
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0)+1
sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
print(classify0([1,1],group,labels,3))
分类器的正确率
看到这里,有人可能会问:“分类器何种情况下会出错?”或者“答案是否总是正确的?”答案是否定的,分类器并不会得到百分百正确的结果,我们可以使用多种方法检测分类器的正确率。此外分类器的性能也会受到多种因素的影响,如分类器设置和数据集等。不同的算法在不同数据集上的表现可能完全不同。为了测试分类器的效果,我们可以使用已知答案的数据,当然答案不能告诉分类器,检验分类器给出的结果是否符合预期结果。通过大量的测试数据,我们可以得到分类器的错误率-分类器给出错误结果的次数除以测试执行的总数。错误率是常用的评估方法,主要用于评估分类器在某个数据集上的执行效果。完美分类器的错误率为0,最差分类器的错误率是1.0。同时,我们也不难发现,k-近邻算法没有进行数据的训练,直接使用未知的数据与已知的数据进行比较,得到结果。因此,可以说k-近邻算法不具有显式的学习过程。
k-近邻算法的一般流程:
1.收集数据:可以使用爬虫进行数据的收集,也可以使用第三方提供的免费或收费的数据。一2.般来讲,数据放在txt文本文件中,按照一定的格式进行存储,便于解析及处理。
3.准备数据:使用Python解析、预处理数据。
4.分析数据:可以使用很多方法对数据进行分析,例如使用Matplotlib将数据可视化。
5.测试算法:计算错误率。
6.使用算法:错误率在可接受范围内,就可以运行k-近邻算法进行分类。
实战背景
海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的任选,但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类:
1.不喜欢的人
2.魅力一般的人
3.极具魅力的人
海伦收集约会数据已经有了一段时间,她把这些数据存放在文本文datingTestSet.txt中,每个样本数据占据一行,总共有1000行。
海伦收集的样本数据主要包含以下
3种特征:
每年获得的飞行常客里程数
玩视频游戏所消耗时间百分比
每周消费的冰淇淋公升数
1.准备数据:数据解析
在将上述特征数据输入到分类器前,必须将待处理的数据的格式改变为分类器可以接收的格式。分类器接收的数据是什么格式的?从上小结已经知道,要将数据分类两部分,即特征矩阵和对应的分类标签向量。在kNN_test02.py文件中创建名为file2matrix的函数,以此来处理输入格式问题。 将datingTestSet.txt放到与kNN_test02.py相同目录下,编写代码如下:
import numpy as np
import operator
def file2matrix(filename):
fr=open(filename)
array0Lines = fr.readlines()
number0fLines = len(array0Lines)
returnMat = np.zeros((number0fLines,3))
classLabelVector = []
index = 0
for line in array0Lines:
line = line.strip()
listFromLine = line.split("\t")
returnMat[index,:]=listFromLine[0:3]
if listFromLine[-1] == 'didntLike':
classLabelVector.append(1)
elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':
classLabelVector.append(2)
elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':
classLabelVector.append(3)
index += 1
return returnMat, classLabelVector
print(line)
if __name__ == '__main__':
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(r'E:\datingTestSet.txt')
print(datingDataMat)
print(datingLabels)
2.分析数据:数据可视化
在kNN_test02.py文件中编写名为showdatas的函数,用来将数据可视化。编写代码如下:
# 数据可视化
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.lines as mlines
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def showdatas(datingDataMat, datingLabels):
#设置汉字格式
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)
#将fig画布分隔成1行1列,不共享x轴和y轴,fig画布的大小为(13,8)
#当nrow=2,nclos=2时,代表fig画布被分为四个区域,axs[0][0]表示第一行第一个区域
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,sharex=False, sharey=False, figsize=(13,8))
numberOfLabels = len(datingLabels)
LabelsColors = []
for i in datingLabels:
if i == 1:
LabelsColors.append('black')
if i == 2:
LabelsColors.append('orange')
if i == 3:
LabelsColors.append('red')
#画出散点图,以datingDataMat矩阵的第一(飞行常客例程)、第二列(玩游戏)数据画散点数据,散点大小为15,透明度为0.5
axs[0][0].scatter(x=datingDataMat[:,0], y=datingDataMat[:,1], color=LabelsColors,s=15, alpha=.5)
#设置标题,x轴label,y轴label
axs0_title_text = axs[0][0].set_title(u'每年获得的飞行常客里程数与玩视频游戏所消耗时间占比',FontProperties=font)
axs0_xlabel_text = axs[0][0].set_xlabel(u'每年获得的飞行常客里程数',FontProperties=font)
axs0_ylabel_text = axs[0][0].set_ylabel(u'玩视频游戏所消耗时间占',FontProperties=font)
plt.setp(axs0_title_text, size=9, weight='bold', color='red')
plt.setp(axs0_xlabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
plt.setp(axs0_ylabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
#画出散点图,以datingDataMat矩阵的第一(飞行常客例程)、第三列(冰激凌)数据画散点数据,散点大小为15,透明度为0.5
axs[0][1].scatter(x=datingDataMat[:,0], y=datingDataMat[:,2], color=LabelsColors,s=15, alpha=.5)
#设置标题,x轴label,y轴label
axs1_title_text = axs[0][1].set_title(u'每年获得的飞行常客里程数与每周消费的冰激淋公升数',FontProperties=font)
axs1_xlabel_text = axs[0][1].set_xlabel(u'每年获得的飞行常客里程数',FontProperties=font)
axs1_ylabel_text = axs[0][1].set_ylabel(u'每周消费的冰激淋公升数',FontProperties=font)
plt.setp(axs1_title_text, size=9, weight='bold', color='red')
plt.setp(axs1_xlabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
plt.setp(axs1_ylabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
#画出散点图,以datingDataMat矩阵的第二(玩游戏)、第三列(冰激凌)数据画散点数据,散点大小为15,透明度为0.5
axs[1][0].scatter(x=datingDataMat[:,1], y=datingDataMat[:,2], color=LabelsColors,s=15, alpha=.5)
#设置标题,x轴label,y轴label
axs2_title_text = axs[1][0].set_title(u'玩视频游戏所消耗时间占比与每周消费的冰激淋公升数',FontProperties=font)
axs2_xlabel_text = axs[1][0].set_xlabel(u'玩视频游戏所消耗时间占比',FontProperties=font)
axs2_ylabel_text = axs[1][0].set_ylabel(u'每周消费的冰激淋公升数',FontProperties=font)
plt.setp(axs2_title_text, size=9, weight='bold', color='red')
plt.setp(axs2_xlabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
plt.setp(axs2_ylabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
#设置图例
didntLike = mlines.Line2D([], [], color='black', marker='.',
markersize=6, label='didntLike')
smallDoses = mlines.Line2D([], [], color='orange', marker='.',
markersize=6, label='smallDoses')
largeDoses = mlines.Line2D([], [], color='red', marker='.',
markersize=6, label='largeDoses')
#添加图例
axs[0][0].legend(handles=[didntLike,smallDoses,largeDoses])
axs[0][1].legend(handles=[didntLike,smallDoses,largeDoses])
axs[1][0].legend(handles=[didntLike,smallDoses,largeDoses])
#显示图片
plt.show()
if __name__ == '__main__':
filename = r'E:\datingTestSet.txt'
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
showdatas(datingDataMat, datingLabels)
4.数据归一化
每年获取的飞行常客里程数对于计算结果的影响将远远大于表2.1中其他两个特征-玩视频游戏所耗时间占比和每周消费冰淇淋公斤数的影响。而产生这种现象的唯一原因,仅仅是因为飞行常客里程数远大于其他特征值。但海伦认为这三种特征是同等重要的,因此作为三个等权重的特征之一,飞行常客里程数并不应该如此严重地影响到计算结果。
在处理这种不同取值范围的特征值时,我们通常采用的方法是将数值归一化,如将取值范围处理为0到1或者-1到1之间。下面的公式可以将任意取值范围的特征值转化为0到1区间内的值:
newValue = (oldValue - min) / (max - min)
其中min和max分别是数据集中的最小特征值和最大特征值。虽然改变数值取值范围增加了分类器的复杂度,但为了得到准确结果,我们必须这样做。在kNN_test02.py文件中编写名为autoNorm的函数,用该函数自动将数据归一化。代码如下:
def autoNorm(dataSet):
#获得数据的最小值
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
#最大值和最小值的范围
ranges = maxVals - minVals
#shape(dataSet)返回dataSet的矩阵行列数
normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))
#返回dataSet的行数
m = dataSet.shape[0]
#原始值减去最小值
normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m, 1))
#除以最大和最小值的差,得到归一化数据
normDataSet = normDataSet / np.tile(ranges, (m, 1))
#返回归一化数据结果,数据范围,最小值
return normDataSet, ranges, minVals
5.测试算法:验证分类器
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import operator
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
#numpy函数shape[0]返回dataSet的行数
dataSetSize = dataSet.shape[0]
#在列向量方向上重复inX共1次(横向),行向量方向上重复inX共dataSetSize次(纵向)
diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
#二维特征相减后平方
sqDiffMat = diffMat**2
#sum()所有元素相加,sum(0)列相加,sum(1)行相加
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
#开方,计算出距离
distances = sqDistances**0.5
#返回distances中元素从小到大排序后的索引值
sortedDistIndices = distances.argsort()
#定一个记录类别次数的字典
classCount = {}
for i in range(k):
#取出前k个元素的类别
voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]
#dict.get(key,default=None),字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值。
#计算类别次数
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
#python3中用items()替换python2中的iteritems()
#key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序
#key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序
#reverse降序排序字典
sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
#返回次数最多的类别,即所要分类的类别
return sortedClassCount[0][0]
def datingClassTest():
#打开的文件名
filename = "datingTestSet.txt"
#将返回的特征矩阵和分类向量分别存储到datingDataMat和datingLabels中
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
#取所有数据的百分之十
hoRatio = 0.10
#数据归一化,返回归一化后的矩阵,数据范围,数据最小值
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
#获得normMat的行数
m = normMat.shape[0]
#百分之十的测试数据的个数
numTestVecs = int(m * hoRatio)
#分类错误计数
errorCount = 0.0
for i in range(numTestVecs):
#前numTestVecs个数据作为测试集,后m-numTestVecs个数据作为训练集
classifierResult = classify0(normMat[i,:], normMat[numTestVecs:m,:],
datingLabels[numTestVecs:m], 4)
print("分类结果:%d\t真实类别:%d" % (classifierResult, datingLabels[i]))
if classifierResult != datingLabels[i]:
errorCount += 1.0
print("错误率:%f%%" %(errorCount/float(numTestVecs)*100))
if __name__ == '__main__':
datingClassTest()
6.使用算法:构建完整可用系统
def classifyPerson():
resultList = ['讨厌','有些喜欢','非常喜欢']
precentTats = float(input("玩视频游戏所耗时间百分比:"))
ffMiles = float(input("每年获得的飞行常客里程数:"))
iceCream = float(input("每周消费的冰激淋公升数:"))
filename = "datingTestSet.txt"
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
inArr = np.array([ffMiles, precentTats, iceCream])
norminArr = (inArr - minVals) / ranges
classifierResult = classify0(norminArr, normMat, datingLabels, 3)
print("你可能%s这个人" % (resultList[classifierResult-1]))
classifyPerson()
作者:23dh
链接:https://www.pythonheidong.com/blog/article/158143/709ce7bca6cdbdcca7d6/
来源:python黑洞网
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---无人问津也好,技不如人也罢,你都要试着安静下来,去做自己该做的事,而不是让内心的烦躁、焦虑,坏掉你本来就不多的热情和定力
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