机器学习实战读书笔记(二)k-近邻算法

knn算法：

1.优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定

2.缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。

3.适用数据范围：数值型和标称型。

一般流程：

1.收集数据

2.准备数据

3.分析数据

4.训练算法：不适用

5.测试算法：计算正确率

6.使用算法：需要输入样本和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类执行后续的处理。

2.1.1 导入数据

operator是排序时要用的

from numpy import *
import operator
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

保存到knn.py文件

更改当前工作目录，导入knn

os.chdir(‘G:\\学习\\机器学习实战‘)
import knn

调用knn，创建数据集

group,labels=knn.createDataSet()

2.1.2 实施knn算法

1.计算己知类别数据集中的点与当前点之间的距离

2.按照距离递增次数序排序

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个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类

4个参数：

a.inX：用于分类的输入向量

b.dataSet：训练样本

c.标签向量：labels

d.k：用于选择最近邻居的数目

def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    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.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]

1~5行计算欧氏距离

6行按从小到大排序distances.argsort()，排完序后是下标

2.2 使用knn算法改进约会网站的配对效果

在knn.py中添加函数

strip是去掉前后的\n，[-1]竟然是指最后一列

def file2matrix(filename):
    fr = open(filename)
    numberOfLines = len(fr.readlines())         #get the number of lines in the file
    returnMat = zeros((numberOfLines,3))        #prepare matrix to return
    classLabelVector = []                       #prepare labels return
    fr = open(filename)
    index = 0
    for line in fr.readlines():
        line = line.strip()
        listFromLine = line.split(‘\t‘)
        returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
        classLabelVector.append(listFromLine[-1])
        index += 1
    return returnMat,classLabelVector

重新加载一下knn，并调用函数

reload(knn)
datingDataMat,datingLabels=knn.file2matrix(‘datingTestSet.txt‘)

2.2.2 分析数据：使用Matplotlib创建散点图

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2])
plt.show()

换一下，用颜色显示不同类别

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2],15.0*numpy.array(datingLabels),15.0*numpy.array(datingLabels))
plt.show()

2.2.3 准备数据：归一化数值

def autoNorm(dataSet):
    minVals = dataSet.min(0)
    maxVals = dataSet.max(0)
    ranges = maxVals - minVals
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))
    m = dataSet.shape[0]
    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))
    normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1))   #element wise divide
    return normDataSet, ranges, minVals

2.2.4 作为完整程序验证分类器

def datingClassTest():
    hoRatio = 0.50      #hold out 10%
    datingDataMat,datingLabels = file2matrix(‘datingTestSet2.txt‘)       #load data setfrom file
    normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
    m = normMat.shape[0]
    numTestVecs = int(m*hoRatio)
    errorCount = 0.0
    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