1. 橙子还是柚子
该例子来自于《算法图解》，看下图中的水果是橙子还是柚子？
我的思维过程类似于这样：我脑子里面有个图表
图中左下的表示橙子，右上的表示柚子，取橙子和柚子的两个特征（大和红），一般而言，柚子更大、更红，上图的水果又大又红，因此可能是柚子，那下面的水果呢？
一种办法是看它的邻居，离它最近的邻居的三个邻居中有两个橙子一个柚子，因此这个水果很可能是橙子
上面刚使用的方法就是KNN（K-近邻算法），感觉是不是很简单
2. K-近邻算法步骤
对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：
（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离
（2）按照距离递增顺序排序
（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
3. K-近邻算法实现
使用Python按照上面的步骤实现算法
import numpy as npdef knn(labels, dataset, in_data,k): """
labels：list
dataset：ndarray
in_data：ndarray
k：int """
row = dataset.shape[0]
sub_set = dataset - np.tile(in_data,(row,1))
sqrt_set = sub_set ** 2
distance = sqrt_set.sum(axis=1) ** 0.5
dic = {}
sortedIndex_list = distance.argsort() # 算出邻居中对应的label次数
result = {} for i in range(k):
key = sortedIndex_list[i]
result[labels[key]] = result.get(labels[key],0)+1
result_list=sorted(result.items(), key=lambda x: x[1],reverse=True) return result_list[0][0]
4. 示例1：约会匹配
需求：
根据数据特征值（玩游戏所耗时间百分比、每年获得的飞行里程数、每周消费的冰淇淋公升数），判断对该约会对象的喜好程度，绝对是否要去约会
准备工作：
（1）数据集：dataset\datingTestSet2.txt
（2）数据集特征：
a. 玩游戏所耗时间百分比 ---->数据集中的第一列
b. 每年获得的飞行里程数 ---->数据集中的第二列
c. 每周消费的冰淇淋公升数 ---->数据集中的第三列
（3）样本分类标签：---->数据集中的第四列
（4）测试数据集：dataset\datingTestSet.txt
实现：
（1）从文件提取数据集和标签
def file2matrix(filename): """将文件数据转换为numpy.ndarray"""
list_lines = []
with open(filename,'r') as pf:
lines = pf.readlines() for line in lines:
list_lines.append([float(i) for i in line.strip().split('\t')])
matrix = np.array(list_lines)
data_set = matrix[:,0:-1]
class_labels = matrix[:,-1:]
class_labels = class_labels.reshape(1,1000).tolist()[0] return data_set,class_labels
（2）对数据集中的特征值数据进行归一化处理
def auto_norm(dataset): """ 为了防止各特征值之间的数值差距太大而影响计算结果， 对矩阵数据进行归一化处理，将每个特征值都转换为[0,1] """ min = dataset.min(0) max = dataset.max(0) sub = max - min norm_dataset = np.zeros(dataset.shape) row = dataset.shape[0] norm_dataset = dataset - np.tile(min,(row,1)) norm_dataset = norm_dataset / np.tile(sub,(row,1)) return norm_dataset,sub,min
（3）使用测试数据集对算法进行测试
def test_datingTestSet():
data_set,date_labels = file2matrix('dataset\\datingTestSet2.txt')
norm_dataset,sub,min = auto_norm(data_set) #根据数据集测试KNN算法的正确率
rows = norm_dataset.shape[0]
ok = 0 for i in range(rows):
result = knn(date_labels,norm_dataset,norm_dataset[i,:],3) if result == date_labels[i]:
ok += 1 else: print("测试错误结果为{}，正确结果为{}".format(result, date_labels[i])) print("测试总记录数为{}，成功记录数为{}，KNN算法成功率为{}".format(rows,ok,ok/rows))
输出：
5. 示例2：手写识别系统
需求：
根据dataset\trainingDigits文件夹中的样本数据和dataset\testDigits文件夹中的样本数据测试KNN算法
实现：
（1）将每个文件中的数据（32*32）转换为matrix(m*1024)
def imgae2matrix(filepath):
filelist = os.listdir(filepath)
m = len(filelist)
array_m_1024 = np.zeros((m,1024))
k = 0
labels = [] for file in filelist: #对文件名进行处理得到labels
label = file.split('_')[0]
labels.append(label)
array_1_1024 = np.zeros((1,1024))
with open(os.path.join(filepath,file),'r') as pf: for i in range(32):
line = pf.readline() for j in range(32):
array_1_1024[0,32*i+j] = int(line[j])
array_m_1024[k,:] = array_1_1024
k+=1 return array_m_1024,labels
（2）使用knn算法测试成功率
def test_numbers():
array_m_1024,labels = imgae2matrix('dataset\\trainingDigits\\')
test_array_m_1024,test_labels = imgae2matrix('dataset\\testDigits\\')
ok = 0
rows = test_array_m_1024.shape[0] for i in range(rows):
in_data = test_array_m_1024[i,:]
result = knn(labels, array_m_1024, in_data,5) if result == test_labels[i]:
ok += 1 else: print("测试错误结果为{},正确结果为{}".format(result, test_labels[i])) print("测试总记录数为{}，成功记录数为{}，KNN算法成功率为{}".format(rows,ok,ok/rows))
（3）输出
6. 总结
K-近邻算法是分类数据最简单有效的算法，使用算法时必须有接近实际数据的训练样本数据，如果训练数据集很大，必须使用大量的存储空间，此外由于必须对数据集中的每个数据计算距离值，实际使用时可能非常耗时。
K-近邻算法的另一个缺陷是它无法给出任何数据的基础结构信息，因此我们也无法知晓平均实例样本和典型实例样本具有什么特征。
代码和数据集都已上传至：https://github.com/lizoo6zhi/MachineLearn.samples
原文出处：https://www.cnblogs.com/xiaobingqianrui/p/10189368.html
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