机器学习实战笔记——分类之k-近邻算法_有两组样本,标签分别是1和2,对于测试样本根据k近邻算法进行分类-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CD_Don/article/details/88045600

着手学习机器学习了，打算根据《机器学习实战》这本书从头到尾把这书里的代码撸个遍，想必就应该能入门了吧。写笔记目的一是记录，二是加深记忆，三是分享。cd尽量减少摘抄性文字。
书中的所有代码来源可到官网下载：https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action

这里博客的代码及相关数据放在了cd的github上：https://github.com/ChenDdon/mechine_learning_practice.git

k-近邻算法

文章目录

一定义、优缺点及工作原理

定义：k-近邻算法采用测量不同特征值的距离方法进行分类。
优点：进度稿、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、
适用数据范围：数值型和标称型。

工作原理：
存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。
输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。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k的出处，通常k是不大于20的整数，且最好为奇数（涉及到判定分类时的投票过程）。
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。

二 k-近邻算法实践

2.1 k-近邻算法的一般流程

1、收集数据：任意方法。
2、准备数据：距离计算所需要的数值，最好是格式化的数据格式。
3、分析数据：可以使用任何方法。
4、测试算法：计算错误率。
5、使用算法：首先输入样本数据和结构化的输出结果，然后进行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处理。

2.2 示例说明（任务说明）

这里cd主要基于书本中给的使用k-近邻算法改进约会网站的配对结果这个示例来写的。

示例背景： 海伦一直用一个约会平台在找对象。海伦将约会的众多对象分成了三类：

didntLike；
smallDoses；
largeDoses

然后，海伦将之前每个约会对象数据记录下来，每个人主要是三个数据：

玩视频游戏所耗时间百分比
每年获取的飞行常客里程数
每周消费的冰淇淋公升数

海伦将每个人的数据以及分类整理在了datingTestSet.txt这个文件里了。希望能有个分类程序，每当她拿到一个没约会过的人的前述三个数据，就能知道这个人她会不会喜欢。

给出的数据：datingTestSet.txt与datingTestSet2.txt这两个文件。其中我们要用的是datingTestSet2.txt这个文件与datingTestSet.txt的区别就在于，数据文件中的第四列数值做了如下转换：

第四列数值意义
largeDoses ——> 3
smallDoses ——> 2
didntLike ——> 1

任务：得到一个基于k-近邻算法的分类器，对一行新的向量能进行正确的分类判定。

分类器需要达到的效果，即：input为1*4的向量；output为相应的分类结果。

2.3 代码实践

首先，创建名为kNN.py的python文件。
然后，要清楚我们要做哪些事情，需要哪些功能，从而确定框架。

#1收集数据
#这里提供的datingTestSet2.txt文件就是收集到的数据
#准备数据：将收集的到的数据转换成格式化的数据格式
def img2matrix():
	pass
#分析数据，可以用matplotlib创建可视化的图形
def analyseShow():
    pass
#分类器构建
def classify0():
	pass
#测试算法部分
def datingClassTest():
	pass
#使用算法部分
def classifyPerson():
    pass

2.3.1 收集数据

因为这个例子里的数据是准备好了的，所以直接拿来用就行了。代码和数据都同意放在文末的连接里吧。

2.3.2 准备数据

准备数据其实也是为了后续处理方便，我们首先看一下这个例子中的数据特征：

40920	8.326976	0.953952	3
14488	7.153469	1.673904	2
26052	1.441871	0.805124	1
75136	13.147394	0.428964	1
38344	1.669788	0.134296	1
72993	10.141740	1.032955	1
35948	6.830792	1.213192	3
...     ...			...			...

这里罗列的数据前几行，前三列是三个特征分别是：每年获得的飞行常客里程数；玩视频游戏所耗时间百分比；每周消费的冰淇淋公升数。
第四列是分类结果，用数字1,2,3表示三种结果。

那么可以将特征数据，与分类结果数据分开来，代码如下：

import numpy as np
def file2matrix(filename):
    with open(filename) as fr:
        lines = fr.readlines()
        numberOfLines = len(lines)         		#获取文件行数
        returnMat = np.zeros((numberOfLines,3)) #准备回传的矩阵-零矩阵
        classLabelVector = []                   #准备返回的结果数值-空list
        index = 0
        for line in lines:
            line = line.strip()
            listFromLine = line.split('\t')
            returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
            classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
            index += 1
    return returnMat,classLabelVector

结果如以下截图所示：
returnMat与classLabelVector

此外，我们可以看到三个特征属性的数值存在巨大差异，那么在计算两个样本之间的差距时，数值大的特征将占到主导地位，而对于这个示例而言，三种特征是同等重要的。因此，在准备数据阶段，我们还需要将特征值的数据进行归一化处理，如将数值取值均归一化到0到1，或者-1到1之间。(不归一化容易导致欠拟合的情况)

下面公式是将特征值转化为0到1区间的值：

newValue = (oldValue-min)/(max-min)

因此，在准备数据这个模块里我们还需要加进去归一化处理的功能：

#准备数据：将收集的到的数据转换成格式化的数据格式
import numpy as np
def file2matrix(filename):
    with open(filename) as fr:
        lines = fr.readlines()
        numberOfLines = len(lines)         #获取文件行数
        returnMat = np.zeros((numberOfLines,3))        #准备回传的矩阵-零矩阵
        classLabelVector = []                       #准备返回的结果数值-空list
        index = 0
        for line in lines:
            line = line.strip()
            listFromLine = line.split('\t')
            returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
            classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
            index += 1
    
    #数据归一化的部分
    dataSet = returnMat
    minVals = dataSet.min(0)
    maxVals = dataSet.max(0)
    ranges = maxVals - minVals
    normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))
    m = dataSet.shape[0]
    normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m,1))
    normDataSet = normDataSet/np.tile(ranges, (m,1))   #element wise divide
    
#    return returnMat,classLabelVector
    return normDataSet,classLabelVector,ranges, minVals

这样一来，输出的normDataSet就是经过归一化之后的数据了。

由于后续会用到每列的数值范围，因此也一起返回了取值范围（ranges）和最小值（minVals）。

2.3.3 分析数据

这里我们使用matplotlib制作原始数据的散点图：

#分析数据，可以用matplotlib创建可视化的图形
'''
Parameters:
	datingDataMat: 数据特征矩阵（包含n个样本的数据集合）
	datingLabels: 样本标签集合（各个样本的结果的集合）
'''
def analyseShow(datingDataMat, datingLabels):
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei'] #用来正常显示中文标签
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号
    
    fig = plt.figure(figsize=