python可视化实现KNN算法


Posted in Python onOctober 16, 2019

简介

这里通过python的绘图工具Matplotlib包可视化实现机器学习中的KNN算法。

需要提前安装python的Numpy和Matplotlib包。

KNN?最近邻分类算法,算法逻辑比较简单,思路如下:

1.设一待分类数据iData,先计算其到已标记数据集中每个数据的距离,例如欧拉距离sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2);

2.然后根据离iData最近的k个数据的分类,出现次数最多的类别定为iData的分类。

KNN——最近邻算法python代码

代码实现:

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

def KNNClassify(labelData,predData,k): #数据集包含分类属性
#labelData 是已经标记分类的数据集
#predData 未分类的待预测数据集
 labShape = labelData.shape
 for i in range(predData.shape[0]): #以predData的每行数据进行遍历
 iData = predData[i]
 iDset = np.tile(iData,(labShape[0],1)) #将iData重复,扩展成与labelData同形的矩阵
 #这里用欧拉距离sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)
 diff = iDset[...,:-1] - labelData[...,:-1]
 diff = diff**2
 distance = np.sum(diff,axis=1)
 distance = distance ** 0.5 #开根号
 sortedIND = np.argsort(distance) #排序,以序号返回。
 classCount = { }
 for j in range(k): #计算距离最近的前k个标记数据的类别
 voteLabel = labelData[sortedIND[j],-1]
 classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0)+1

 maxcls = max(classCount,key=classCount.get) #类别最多的,返回键名(类别名)
 predData[i][...,-1] = maxcls

 return predData

为了测试这个算法,需要现成的已分类数据集,由于手动输入很有限,数据量少,耗时。作为学习我们这里用代码模拟生成数据来进行测试。下面是生成已分类数据集的代码:

生成模拟数据的函数

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

#模拟生成分类数据
#目标是产生二维坐标中的几堆数据集,每堆为一个类
#函数逻辑:
#将x轴分段,每个段设一个中心的,所有的中心点用cores存储。
#设置每个数据中心点core的类别,由中心点在一定范围内随机产生数据,并将这些数据设为和core一样的类别
#所以每类的数据会简单的被X轴的每段大致分开

def makeKNNData(colnum,clsnum,nums,cores = []):
#colnum单个数据拥有特征数量(包括数据的分类);
# clsnum表示共有多少种分类;
# nums是一个元组,表示每个类别希望产生多少数据样本,如colnum为5,nums为[56, 69, 60, 92, 95];
#cores非必要参数,手动给出只是用于测试,cores提供每类的中心点,以中心点为依据产生该类数据。

 dataSet = np.zeros((sum(nums),colnum)) #初始化数据集,用于存放随后生成的所有数据
 n=0 #记录生成数据的下标
 step = 20/clsnum #假定X坐标轴只显示0~20的范围,step为X轴分段后的段长
 for j in range(clsnum): #循环生成各个类数据
 try:
 core = cores[j] #如果cores没有给出则,则出错,跳至except执行
 except IndexError :
 core = np.random.rand(1,3) #中心点为array([[x1,x2,c]]),c用于表示类别,这里产生的是1*3的二维数组
 core[0][0] =j*step + core[0][0]*step #将x1限制在各段中
 core[0][1] *=15 #将x2即y轴限制在0~15范围内
 core[0][2] = j #设置类别
 cores.append(core)
 for i in range(nums[j]): #按nums中指定了每类数据的数量,用循环生成。
 point= core[0][:2] + np.random.rand(1,2)*step -step/2 #产生点point(x,y),x以中心点在(core_x - step/2, core_x + step/2)范围随机波动,y同理。
 row = np.column_stack((point,core[0][2])) #加上类别成为一个数据
 dataSet[n] = row
 n +=1
 i +=1

 j +=1

 #print("print cores:",cores)
 return dataSet

有了数据集之后,我们可以用Matplotlib将数据可视化,以直观显示出来

数据可视化函数

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

#绘图展示数据,每类数据点以不同的颜色显示
def showFigure(dataSet,clsnum):
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(1,1,1) #界面只需显示一个视图
 ax.set_title('KNN separable data set') #视图名称,这里简单统一定这个名称吧
 plt.xlabel('X') #坐标轴名称
 plt.ylabel('Y')

 colors = ['r','g','b','y','k'] #定义显示的颜色b为blue,k为black
 for i in range(clsnum):
 idx = np.where(dataSet[:,2] == i) #查询每类的索引号
 ax.scatter(dataSet[idx,0], dataSet[idx,1], marker='o', color=colors[i%5], label=1, s=10) #在视图中的显示方式

 plt.legend(loc = 'upper right') #图例显示位置
 plt.show()


#测试一下
#需要结合模拟生成数据的函数
classnum = 5
nums = np.random.randint(50,100,classnum) #示例 array([56, 69, 60, 92, 95]),每个数字在50~100范围内
dataSet = makeKNNData(3,classnum,nums)
showFigure(dataSet,classnum)

生成的模拟数据展示结果如下:

python可视化实现KNN算法

完整代码

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

#模拟生成分类数据
#目标是产生二维坐标中的几堆数据集,每堆为一个类
#函数逻辑:
#将x轴分段,每个段设一个中心的,所有的中心点用cores存储。
#设置每个数据中心点core的类别,由中心点在一定范围内随机产生数据,并将这些数据设为和core一样的类别
#所以每类的数据会简单的被X轴的每段大致分开

def makeKNNData(colnum,clsnum,nums,cores = []):
#colnum单个数据拥有特征数量(包括数据的分类);
# clsnum表示共有多少种分类;
# nums是一个元组,表示每个类别希望产生多少数据样本;
#cores非必要参数,手动给出只是用于测试,cores提供每类的中心点,以中心点为依据产生该类数据。

 dataSet = np.zeros((sum(nums),colnum)) #初始化数据集,用于存放随后生成的所有数据
 n=0 #记录生成数据的下标
 step = 20/clsnum #假定X坐标轴只显示0~20的范围,step为X轴分段后的段长
 for j in range(clsnum): #循环生成各个类数据
 try:
 core = cores[j] #如果cores没有给出则,则出错,跳至except执行
 except IndexError :
 core = np.random.rand(1,3) #中心点为array([[x1,x2,c]]),c用于表示类别,这里产生的是1*3的二维数组
 core[0][0] =j*step + core[0][0]*step #将x1限制在各段中
 core[0][1] *=15 #将x2即y轴限制在0~15范围内
 core[0][2] = j #设置类别
 cores.append(core)
 for i in range(nums[j]): #按nums中指定了每类数据的数量,用循环生成。
 point= core[0][:2] + np.random.rand(1,2)*step -step/2 #产生点point(x,y),x以中心点在(core_x - step/2, core_x + step/2)范围随机波动,y同理。
 row = np.column_stack((point,core[0][2])) #加上类别成为一个数据
 dataSet[n] = row
 n +=1
 i +=1

 j +=1

 #print("print cores:",cores)
 return dataSet

#绘图展示数据,每类数据点以不同的颜色显示
def showFigure(dataSet,clsnum):
 fig = plt.figure()
 ax = fig.add_subplot(1,1,1) #界面只需显示一个视图
 ax.set_title('KNN separable data set') #视图名称,这里简单统一定这个名称吧
 plt.xlabel('X') #坐标轴名称
 plt.ylabel('Y')

 colors = ['r','g','b','y','k'] #定义显示的颜色b为blue,k为black
 for i in range(clsnum):
 idx = np.where(dataSet[:,2] == i) #查询每类的索引号
 ax.scatter(dataSet[idx,0], dataSet[idx,1], marker='o', color=colors[i%5], label=1, s=10) #在视图中的显示方式

 plt.legend(loc = 'upper right') #图例显示位置
 plt.show()


#分类算法:
#待分类数据iData,先计算其到已标记数据集中每个数据的距离
#然后根据离iData最近的k个数据的分类,出现次数最多的类别定为iData的分类。

def KNNClassify(labelData,predData,k): #数据集包含分类属性
#labelData 是已经标记分类的数据集
#predData 待预测数据集
 labShape = labelData.shape
 for i in range(predData.shape[0]): #以predData的每行数据进行遍历
 iData = predData[i]
 iDset = np.tile(iData,(labShape[0],1)) #将iData重复,扩展成与labelData同形的矩阵
 #这里用欧拉距离sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)
 diff = iDset[...,:-1] - labelData[...,:-1]
 diff = diff**2
 distance = np.sum(diff,axis=1)
 distance = distance ** 0.5 #开根号
 sortedIND = np.argsort(distance) #排序,以序号返回。
 classCount = { }
 for j in range(k): #计算距离最近的前k个标记数据的类别
 voteLabel = labelData[sortedIND[j],-1]
 classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0)+1

 maxcls = max(classCount,key=classCount.get) #类别最多的,返回键名(类别名)
 predData[i][...,-1] = maxcls

 return predData

#测试
labNums = np.random.randint(50,200,classnum)
predNums = np.random.randint(10,80,classnum)
#cores = [np.array([[ 0.08321641, 12.22596938, 0. ]]), np.array([[9.99891798, 4.24009775, 1. ]]), np.array([[14.98097374, 9.80120399, 2. ]])]

labelData = makeKNNData(3,classnum,labNums)
showFigure(labelData,classnum)
predData = makeKNNData(3,classnum,predNums) #这里为了方便,不在写产生待分类数据的代码,只需用之前的函数并忽略其类别就好。
predData[...,-1]=0
showFigure(predData,classnum)

k = 10
KNNData = KNNClassify(labelData,predData,k)
showFigure(KNNData,classnum)

运行程序,结果如下:

1.labelData的数据(已知分类的数据) 

 python可视化实现KNN算法

2.predData的数据(未标记的数据) 

 python可视化实现KNN算法

3KNNData的数据(用KNN算法进行分类后的数据)

python可视化实现KNN算法

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持三水点靠木。

Python 相关文章推荐
python实现复制整个目录的方法
May 12 Python
Python基于smtplib实现异步发送邮件服务
May 28 Python
Python的Django框架中URLconf相关的一些技巧整理
Jul 18 Python
Python计算已经过去多少个周末的方法
Jul 25 Python
Python中的浮点数原理与运算分析
Oct 12 Python
python爬虫之urllib3的使用示例
Jul 09 Python
PyQt5实现五子棋游戏(人机对弈)
Mar 24 Python
Python使用get_text()方法从大段html中提取文本的实例
Aug 27 Python
Python同时处理多个异常的方法
Jul 28 Python
python中selenium库的基本使用详解
Jul 31 Python
详解tf.device()指定tensorflow运行的GPU或CPU设备实现
Feb 20 Python
python用tkinter开发的扫雷游戏
Jun 01 Python
python实现KNN分类算法
Oct 16 #Python
python子线程退出及线程退出控制的代码
Oct 16 #Python
python Pillow图像处理方法汇总
Oct 16 #Python
win10环境下配置vscode python开发环境的教程详解
Oct 16 #Python
500行代码使用python写个微信小游戏飞机大战游戏
Oct 16 #Python
python提取xml里面的链接源码详解
Oct 15 #Python
python yield关键词案例测试
Oct 15 #Python
You might like
PHP4和PHP5性能测试和对比 测试代码与环境
2007/08/17 PHP
PHP错误Allowed memory size of 67108864 bytes exhausted的3种解决办法
2014/07/28 PHP
php文件缓存类用法实例分析
2015/04/22 PHP
PHPStorm+XDebug进行调试图文教程
2016/06/13 PHP
form表单传递数组数据、php脚本接收的实例
2017/02/09 PHP
javascript 出生日期和身份证判断大全
2008/11/13 Javascript
jQuery1.5.1 animate方法源码阅读
2011/04/05 Javascript
jQuery效果 slideToggle() 方法(在隐藏和显示之间切换)
2011/06/28 Javascript
javascript简单事件处理和with用法介绍
2013/09/16 Javascript
使用jQuery时Form表单元素ID和name命名大忌
2014/03/06 Javascript
Javascript实现的SHA-256加密算法完整实例
2016/02/02 Javascript
详解在微信小程序的JS脚本中使用Promise来优化函数处理
2019/03/06 Javascript
使用Easyui实现查询条件的后端传递并自动刷新表格的两种方法
2019/09/09 Javascript
layui 实现表单和文件上传一起传到后台的例子
2019/09/16 Javascript
Vue实现多标签选择器
2019/11/28 Javascript
基于aotu.js实现微信自动添加通讯录中的联系人功能
2020/05/28 Javascript
[06:50]DSPL次级职业联赛十强晋级之路
2014/11/18 DOTA
Python中Class类用法实例分析
2015/11/12 Python
Python入门_浅谈数据结构的4种基本类型
2017/05/16 Python
python函数中return后的语句一定不会执行吗?
2017/07/06 Python
rabbitmq(中间消息代理)在python中的使用详解
2017/12/14 Python
Python tkinter实现的图片移动碰撞动画效果【附源码下载】
2018/01/04 Python
python输入整条数据分割存入数组的方法
2018/11/13 Python
anaconda中更改python版本的方法步骤
2019/07/14 Python
Python企业编码生成系统总体系统设计概述
2019/07/26 Python
美国高档帽子网上商店:Hats.com
2018/08/09 全球购物
高级文秘工作总结的自我评价
2013/09/28 职场文书
2014社区三八妇女节活动总结
2014/03/01 职场文书
小学生读书活动总结
2014/06/30 职场文书
纪念九一八爱国演讲稿600字
2014/09/14 职场文书
党的群众路线对照检查材料
2014/09/22 职场文书
2015年销售助理工作总结
2015/05/11 职场文书
2015年公务员试用期工作总结
2015/05/28 职场文书
婚育证明格式
2015/06/17 职场文书
2015年汽车销售员工作总结
2015/07/24 职场文书
初中生物教学随笔
2015/08/15 职场文书