机器学习实战之KNN算法

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本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先,讲讲写本系列教程的原因:第一,《机器学习实战》的代码由Python2编写,有些代码在Python3上运行已会报错,本教程基于Python3进行代码的修订;第二:之前看了一些机器学习的书籍,没有进行记录,很快就忘记掉了,通过编写教程也是一种复习的过程;第三,机器学习相对于爬虫和数据分析而言,学习难度更大,希望通过本系列文字教程,让读者在学习机器学习的路上少走弯路。

本系列教程特点:

  • 基于《机器学习实战》
  • 尽量避免讲太多数学公式,通过简单直白的方式讲解各算法的原理
  • 对于算法实现的代码进行详细讲解

哪些读者可以食用:

  • 了解机器学习的基本术语
  • 会Python语言
  • 会numpy和pandas库的使用

k-近邻算法(KNN)原理

KNN算法为分类算法。一句老话来描述KNN算法:“近朱者赤,近墨者黑”。

算法原理:计算测试样本与每个训练样本的距离(距离计算方法见下文),取前k个距离最小的训练样本,最后选择这k个样本中出现最多的分类,作为测试样本的分类。

如图所示,绿色的为测试样本,当k取3时,该样本就属于红色类;当k取5时,就属于蓝色类了。所以k值的选择很大程度影响着该算法的结果,通常k的取值不大于20。

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介绍完原理后,看看KNN算法的伪代码流程:

计算测试样本与所有训练样本的距离
对距离进行升序排序,取前k个
计算k个样本中最多的分类

KNN之约会对象分类

问题描述与数据情况

海伦使用约会网站寻找约会对象。经过一段时间之后,她发现曾交往过三种类型的人:

  • 不喜欢的人
  • 魅力一般的人
  • 极具魅力的人

这里海伦收集了1000行数据,有三个特征: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。以及对象的类型标签,如图所示。

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解析数据

import numpy as np
import operator
def file2matrix(filename):
    fr = open(filename)
    arrayOLines = fr.readlines()
    numberOflines = len(arrayOLines)
    returnMat = np.zeros((numberOflines, 3))
    classLabelVector = []
    index = 0
    for line in arrayOLines:
        line = line.strip()
        listFromLine = line.split('\t')
        returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]
        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
        index = index + 1
    return returnMat, classLabelVector

定义解析数据的函数:4-9行:读取文件,并获取文件行数,创建一个文件行数(1000行)和3列的Numpy全0数组,创建用于存放类标签的classLabelVector列表。

10-17行:对文件进行循环遍历,对前三列数据存放到returnMat数组中,最后一列存放到classLabelVector列表中。结果如图所示。

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上面的代码为书中所写,其实用pandas读取数据后再出来是很方便了,代码如下:

import numpy as np
import operator
import pandas as pd

def file2matrix(filename):
data = pd.read_table(open(filename), sep='\t', header=None)
returnMat = data[[0,1,2]].values
classLabelVector = data[3].values
return returnMat, classLabelVector

归一化

由于特征间的数值差别太大,在计算距离时,数值大的属性会对结果产生更大的影响,这里需要对数据进行归一化:new = (old-min)/(max-min)。代码如下:

def autoNorm(dataSet):
minval = dataSet.min(0)
maxval = dataSet.max(0)
ranges = maxval - minval
normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))
m = dataSet.shape[0]
normDataSet = dataSet - np.tile(minval, (m,1))
normDataSet = normDataSet/np.tile(ranges, (m,1))
return normDataSet, ranges, minval

传入的参数为测试数据(就是returnMat);首先按0轴(也就是按列)进行min和max的计算,如图所示进行简单的示例;然后构造和数据(normDataSet)一样大小的0矩阵;

tile函数的用法读者可以自行百度,这里看下使用后的案例,作用就是让一维数组重复m行,如图所示,这样就可以进行数据归一化的计算。

4.jpg

5.jpg

6.jpg

KNN算法

这里使用的距离为欧式距离,公式为:

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def classify(inX, dataSet, labels, k):
dataSize = dataSet.shape[0]
diffMat = np.tile(inX, (dataSize,1)) -dataSet
sqdiffMat = diffMat ** 2
sqDistance = sqdiffMat.sum(axis = 1)
distances = sqDistance ** 0.5
sortedDist = distances.argsort()
classCount ={}
for i in range(k):
voteIlable = labels[sortedDist[i]]
classCount[voteIlable] = classCount.get(voteIlable, 0) + 1
sortedClassCount = sorted(classCount.items(),
key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]

inX为训练数据;dataSet为测试数据,labels为类别标签;k为取值;

2-6行:计算欧式距离

7-最后:对计算的距离进行索引排序(argsort),然后对字典进行排序,获取值最多的分类。

对分类器进行测试

这里选择前10%数据做为测试样本,进行分类器的测试。

def test():
    r = 0.1
    X, y = file2matrix('数据/datingTestSet2.txt')
    new_X, ranges, minval = autoNorm(X)
    m = new_X.shape[0]
    numTestVecs = int(m*r)
    error = 0.0
    for i in range(numTestVecs):
        result = classify(new_X[i, :],new_X[numTestVecs:m, :], y[numTestVecs:m], 3)
        print('分类结果: %d, 真实数据: %d' %(result, y[i]))
        if (result != y[i]):
            error = error + 1.0
    print('错误率: %f' % (error/float(numTestVecs)))

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 测试系统

最后,编写一个简单的测试系统,该代码通过人为的输入三个属性特征,可以自动得到该约会对象的分类标签。

def system():
    style = ['不喜欢', '一般', '喜欢']
    ffmile = float(input('飞行里程'))
    game = float(input('游戏'))
    ice = float(input('冰淇淋'))
    X, y = file2matrix('数据/datingTestSet2.txt')
    new_X, ranges, minval = autoNorm(X)
    inArr = np.array([ffmile, game, ice])
    result = classify((inArr - minval)/ranges, new_X, y, 3)
    print('这个人', style[result - 1])

9.jpg

算法优缺点

  • 优点:精度高,对异常值不敏感
  • 缺点:计算复杂(想想每个测试样本都要与训练样本继续距离计算)
推荐 3
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1 个评论

满满的干货!非常棒~

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