python机器学习实战之最近邻kNN分类器

K近邻法是有监督学习方法，原理很简单，假设我们有一堆分好类的样本数据，分好类表示每个样本都一个对应的已知类标签，当来一个测试样本要我们判断它的类别是， 就分别计算到每个样本的距离，然后选取离测试样本最近的前K个样本的标签累计投票， 得票数最多的那个标签就为测试样本的标签。

源代码详解：

#-*- coding:utf-8 -*- 
#!/usr/bin/python 
 
# 测试代码 约会数据分类 import KNN  KNN.datingClassTest1() 标签为字符串  KNN.datingClassTest2() 标签为整形 
# 测试代码 手写字体分类 import KNN  KNN.handwritingClassTest() 
 
from numpy import *  # 科学计算包 
import operator    # 运算符模块 
from os import listdir # 获得指定目录中的内容（手写字体文件夹下样本txt） 类型命令行 ls 
 
import matplotlib         # 画图可视化操作 
import matplotlib.pyplot as plot 
 
# 显示一个 二维图 
def myPlot(x, y, labels): 
  fig = plot.figure()#创建一个窗口 
  ax = fig.add_subplot(111)# 画一个图 
  #ax.scatter(x,y) 
  ax.scatter(x,y,15.0*array(labels),15.0*array(labels)) # 支持 分类颜色显示 
  ax.axis([-2,25,-0.2,2.0]) 
  plot.xlabel('Percentage of Time Spent Playing Video Games')# 坐标轴名称 
  plot.ylabel('Liters of Ice Cream Consumed Per Week') 
  plot.show() 
   
 
# 创建假 的数据测试 
def createDataSet(): 
  groop = array([[1.0, 1.1],[1.0, 1.0],[0, 0],[0, 0.1]]) # numpy的array 数组格式 
  labels = ['A','A','B','B']# 标签 list 
  return groop, labels 
 
# 定义 KNN 分类函数 
def knnClassify0(inX, dataSet, labels, k): 
  # inX 待分类的点 数据集和标签 DataSet, label 最近领域个数 k 
  dataSetSize = dataSet.shape[0] # 数据集大小（行数）   
  # tile（A,（行维度，列维度）） A沿各个维度重复的次数 
  # 点A 重复每一行 到 数据集大小行 
  differeMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet # 求 待分类点 与个个数据集点的 差值 
  sqDiffMat = differeMat**2              # 求 平方 
  sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)         # 求 和（各行求和） 
  distances = sqDistances**0.5            # 开方 得到 点A 与 数据集个点 的欧式距离 
  sortedDistIndicies = distances.argsort()      # 返回 递增排序后 的 原位置序列（不是值）   
  # 取得最近的 k个点 统计 标签类出现的频率 
  classCount={} # 字典 
  for i in range(k): 
    voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]#从小到大 对应距离 数据点 的标签 
    classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1 # 对于类标签 字典单词 的 值 + 1     
  # 对 类标签 频率（字典的 第二列（operator.itemgetter(1)）） 排序 从大到小排序 reverse=True 
  sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) 
  return sortedClassCount[0][0] # 返回 最近的 对应的标签 
 
 
# 真实数据的处理  输入TXT文本文件 返回 数据集和标签(已转化成数字) 列表 list 
def file2matrix(filename): 
  fr = open(filename)         # 打开文件        
  numberOfLines = len(fr.readlines()) # 得到文件所有的行数 
  returnMat = zeros((numberOfLines,3)) 
 # 创建一个用于存储返回数据的矩阵 数据集 每个数据的大小根据实际情况！！ 即是 3 列数应根据 数据维度确定 
  classLabelVector = []        # 对应标签 
  fr = open(filename) 
  index = 0 
  for line in fr.readlines():     # 每一行 
    line = line.strip()       # 默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ') 
    listFromLine = line.split('\t') # 按 制表符(\t) 分割字符串 成 元素列表 
    returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]     # 前三个为 数据集数据 
    classLabelVector.append(int(listFromLine[-1])) # 最后一个 为 标签 整形 
    index += 1 
  return returnMat,classLabelVector 
 
 
# 真实数据的处理  输入TXT文本文件 返回 数据集和标签(为字符串) 列表 list 
def file2matrix2(filename): 
  fr = open(filename)         # 打开文件        
  numberOfLines = len(fr.readlines()) # 得到文件所有的行数 
  returnMat = zeros((numberOfLines,3)) 
 # 创建一个用于存储返回数据的矩阵 数据集 每个数据的大小根据实际情况！！ 即是 3 列数应根据 数据维度确定 
  classLabelVector = []        # 对应标签 
  fr = open(filename) 
  index = 0 
  for line in fr.readlines():     # 每一行 
    line = line.strip()       # 默认删除空白符（包括'\n', '\r', '\t', ' ') 
    listFromLine = line.split('\t') # 按 制表符(\t) 分割字符串 成 元素列表 
    returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]     # 前三个为 数据集数据 
    classLabelVector.append(str(listFromLine[-1])) # 最后一个 为 标签 字符串型 
    index += 1 
  return returnMat,classLabelVector 
 
 
# 数据集 各个类型数据归一化 平等化 影响权值 
def dataAutoNorm(dataSet): 
  minVals = dataSet.min(0) # 最小值 每一列的 每一种属性 的最小值 
  maxVals = dataSet.max(0) # 最大值 
  ranges = maxVals - minVals # 数据范围 
  normDataSet = zeros(shape(dataSet)) # 初始化输出 数组 
  m = dataSet.shape[0]        # 行维度 样本总数 
  normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))  # 扩展 minVals 成 样本总数行m行 1列（属性值个数） 
  normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1))  # 矩阵除法 每种属性值 归一化 numpy库 为（linalg.solve(matA,matB)） 
  return normDataSet, ranges, minVals       # 返回 归一化后的数组 和 个属性范围以及最小值 
 
# 约会数据 KNN分类 测试 
# 标签为 字符串型 
def datingClassTest1(test_ret=0.1): 
  hoRatio = test_ret       # 测试的样本比例 剩下的作为 训练集 
  datingDataMat,datingLabels = file2matrix2('datingTestSet.txt')        #载入数据集 
  normMat, ranges, minVals = dataAutoNorm(datingDataMat) 
  m = normMat.shape[0]      # 总样本数量 
  numTestVecs = int(m*hoRatio)  # 总测试样本数 
  errorCount = 0.0        # 错误次数记录 
  for i in range(numTestVecs):  # 对每个测试样本 
    # KNN 分类            测试样本    剩下的作为数据集        数据集对应的标签 最近 的三个 
    classifierResult = knnClassify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3) 
    print "分类结果: %s,\t真实标签: %s" % (classifierResult, datingLabels[i]) 
    if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0   
  print "总错误次数: %d" % errorCount 
  print "测试总数:  %d" % numTestVecs 
  print "总错误率:  %f" % (errorCount/float(numTestVecs)) 
 
# 标签为 整形 int 
def datingClassTest2(test_ret=0.1): 
  hoRatio = test_ret       # 测试的样本比例 剩下的作为 训练集 
  datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')        #载入数据集 
  normMat, ranges, minVals = dataAutoNorm(datingDataMat) 
  m = normMat.shape[0]      # 总样本数量 
  numTestVecs = int(m*hoRatio)  # 总测试样本数 
  errorCount = 0.0        # 错误次数记录 
  for i in range(numTestVecs):  # 对每个测试样本 
    # KNN 分类            测试样本    剩下的作为数据集        数据集对应的标签 最近 的三个 
    classifierResult = knnClassify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3) 
    print "分类结果: %d, 真实标签: %d" % (classifierResult, datingLabels[i]) 
    if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0   
  print "总错误次数: %d" % errorCount 
  print "测试总数:  %d" % numTestVecs 
  print "总错误率:  %f" % (errorCount/float(numTestVecs)) 
 
 
# 根据用户输入的 样本的属性值 判断用户所倾向的类型(有点问题？？) 
def classifyPerson(): 
  resultList = ['讨厌','一般化','非常喜欢'] 
  percent = float(raw_input("打游戏所花时间比例： ")) 
  mile  = float(raw_input("每年飞行的里程数量： ")) 
  ice   = float(raw_input("每周消费的冰淇淋量： ")) 
  datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')        #载入数据集 
  normMat, ranges, minVals  = dataAutoNorm(datingDataMat) 
  # 新测试样本 归一化 
  print ranges, minVals 
  testSampArry   = array([mile, percent, ice])  # 用户输入的 测试样例 
  testSampArryNorm = (testSampArry-minVals)/ranges # 样例归一化 
  print testSampArry ,testSampArryNorm 
  # 分类 
  classifierResult = knnClassify0(testSampArryNorm,normMat,datingLabels,3) 
  print classifierResult 
  print "他是不是你的菜： ", resultList[classifierResult-1] 
   
 
# 手写字体 图像 32*32 像素转化成 1*1024 的向量  
def img2vector(filename): 
  returnVect = zeros((1,1024)) # 创建空的 返回向量 
  fr = open(filename)     # 打开文件 
  for i in range(32):     # 对每一行 
    lineStr = fr.readline() # 每一行元素 
    for j in range(32):   # 每一行的每个值 
      returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j]) 
  return returnVect 
 
 
# 手写字体的 KNN识别 每个数字图片被转换成 32*32 的 0 1 矩阵 
def handwritingClassTest(k=3): 
  # 得到训练数据集 
  hwLabels = []                # 识别的标签 
  trainingFileList = listdir('trainingDigits') # 加载手写字体训练数据集 (所有txt文件列表) 
  m = len(trainingFileList)          # 总训练样本数 
  trainingMat = zeros((m,1024))        # 训练数据集 
  for i in range(m): 
    fileNameStr = trainingFileList[i]    # 每个训练数据样本文件 0_0.txt 0_1.txt 0_2.txt 
    fileStr = fileNameStr.split('.')[0]   # 以.分割 第一个[0]为文件名  第二个[1]为类型名 txt文件 
    classNumStr = int(fileStr.split('_')[0]) # 以_分割，第一个[0]为该数据表示的数字 标签 
    hwLabels.append(classNumStr)                   # 训练样本标签 
    trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr) # 训练样本数据 
     
  # 得到测试数据集   
  testFileList = listdir('testDigits')     # 测试数据集 
  errorCount = 0.0               # 错误次数计数 
  mTest = len(testFileList)          # 总测试 数据样本个数 
  for i in range(mTest): 
    fileNameStr = testFileList[i]      # 每个测试样本文件 
    fileStr = fileNameStr.split('.')[0]   # 得到文件名 
    classNumStr = int(fileStr.split('_')[0]) # 得到对应的真实标签 
    vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)        # 测试样本数据 
    classifierResult = knnClassify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, k) # 分类 
    print "KNN分类标签: %d, 真实标签: %d" % (classifierResult, classNumStr) 
    if (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0 
  print "\n总的错误次数: %d" % errorCount 
  print "\n总的错误比例: %f" % (errorCount/float(mTest))

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。