机器学习、python
算法流程
对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作:
step1:计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离
step2:按照距离递增持续排序
step3:选取与当前点距离最小的k个点
step4:确定前k个端所在类别的出现频率
step5:返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类
详细讲解
首先对这个算法举个例子，一个样本距离一个标记点的距离在所有的标记点中是最近的，我们当然可以把这个样本点和这个标记点归于一类，但是这个叫做最近邻算法。k-近邻算法的意思是找出这个样本点距离所有标记点的距离并进行排序，选择其中距离最短的k个数据，根据出现的频率进行分类。很明显这样的分类更具有正确性。
下面放出一段利用kNN算法的代码，具体的讲解都在注释里:
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import operator
#构造数据集
def createDataSet():
#四组二维数据
group = np.array([[1, 101],[5, 89],[108, 5],[115, 8]])
#特征标签
labels = ['爱情片','爱情片','动作片','动作片']
return group, labels
#kNN算法实现
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]
if __name__ == '__main__':
#创建数据集
group, labels = createDataSet()
#打印数据集
print(group)
print(labels)
#测试集
test= [101, 20]
#kNN分类
test_class = classify0(test, group, labels, 3)
print(test_class)
我们从这里可以看出，k-近邻算法没有进行数据的训练、没有学习的过程，只是直接武断的将未知的数据根据特征并于已有的类型当中。
k-近邻算法实战(约会网站配对效果判定)
基本功能
一名女士对自己交往的人进行如下分类:不喜欢的人、魅力一般的人、极具魅力的人，然后根据他们的喜好选出了自己的指标(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.下面代码就是先将数据文件从datingTestSet.txt里面导入，然后将数据格式更改为分类器可以接受的格式(特征矩阵和响应的分类标签向量)
# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
def file2matrix(filename):
fr= open(filename)
arrayOflines=fr.readlines()
numberOflines=len(arrayOflines)
returnMat = np.zeros((numberOflines, 3))
classLabelVector=[]
index=0
for line in arrayOflines:
# s.strip(rm)，当rm空时,默认删除空白符(包括'\n','\r','\t',' ')
line = line.strip()
# 使用s.split(str="",num=string,cout(str))将字符串根据'\t'分隔符进行切片。
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
if __name__ == '__main__':
#打开的文件名
filename = "datingTestSet.txt"
#打开并处理数据
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
print(datingDataMat)
print(datingLabels)
输出结果如下:
是不是根本不知道这些数据是干什么的，是的，这就是我们为什么需要进行图像化处理的原因。
数据可视化
我们需要利用matplotlib库进行绘图，最后结果图是这样的:
图像的完整代码可以看我的github。
进阶思考
但是仔细思考一下，这样利用欧氏距离将三个特征的差值平方和相加后，进行样本的分类是否可取呢？我认为不是的，比如一组数据中某个特征的差值比较大，这样必然会影响整体的数据，进而影响分类。从题干中我们也知道，这位女士是视她定的三个标准是同样的，所以我们必须要对数据进行处理。这也是我们在拿到数据后经常做的事:数据归一化。什么叫数据归一化？意思就是消除诸如量纲、大小等明显会造成误差的因素:
newValue = (oldValue - min) / (max - min)
这里我们将所有的数据(特征值)转化为0到1区间内的值。
调整后我们进行检测，一般的检测方法就是在训练集中选择10%-30%的数据作为检验集，剩下的作为学习集；这里我们选用10%作为测试，得到的结果为:
