机器学习实战之KNN算法（代码）详解

KNN算法一般流程

       (1)收集数据：可以使用任何方法
       (2)准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化数据格式
       (3)分析数据：可以使用任何方法
       (4)训练算法：此步骤不适合KNN
       (5)测试算法：计算错误率
       (6)使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行KNN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的处理。

算法的一般操作

对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作：
       (1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；
       (2)按照距离递增次序排序；
       (3)选取与当前点距离最小的k个点
       (4)确定前K个点所在的类别的出现频率
       (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

创建数据集

from numpy import *
import operator
def createDataset():
    group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])
    labels = ['A', 'A', 'B', 'B']
    return group, labels

在这里插入图片描述
带有四个数据点的简单例子.

KNN算法

def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    #计算出欧氏距离数组
    dataSetSize = dataSet.shape[0] #获取数据集中数据的个数
    diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)
    distances = sqDistances**0.5           
    sortedDisiIndicies = distances.argsort()
    
    #选择k个距离最小的点
    classCount = {
    
    }
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDisiIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
        
    #排序:将classCount字典分分解为元组列表，使用运算符模块的itemgetter方法，按照第二个元素的次序对元组进行排序
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse = True)
    
    return sortedClassCount[0][0]

代码详解

 1、 diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet

构造出元素为[inX_x - A_x ，inX_y - A_y]的数组
tile(A, reps)函数：
构造一个把A重复reps遍的数组

    Examples
    -------------------------------------------------------------
    >>> a = np.array([0, 1, 2])
    >>> np.tile(a, 2)
    array([0, 1, 2, 0, 1, 2])
    
    >>> np.tile(a, (2, 2))
    array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],
           [0, 1, 2, 0, 1, 2]])
           
    >>> np.tile(a, (2, 1, 2))
    array([[[0, 1, 2, 0, 1, 2]],
           [[0, 1, 2, 0, 1, 2]]])

    >>> b = np.array([[1, 2], [3, 4]])
    >>> np.tile(b, 2)
    array([[1, 2, 1, 2],
           [3, 4, 3, 4]])
           
    >>> np.tile(b, (2, 1))
    array([[1, 2],
           [3, 4],
           [1, 2],
           [3, 4]])

    >>> c = np.array([1,2,3,4])
    >>> np.tile(c,(4,1))
    array([[1, 2, 3, 4],
           [1, 2, 3, 4],
           [1, 2, 3, 4],
           [1, 2, 3, 4]])
    -----------------------------------------------------------

 2、 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1) #计算每行的和

sum函数：
当axis=0，按列计算和；当axis=1，按行计算和

 3、 sortedDisiIndicies = distances.argsort()

argsort函数：
Returns the indices that would sort this array.(排好序后返回其索引，不改变原数组元素排列顺序）

 4、 classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1 #统计k个数据里每个标签的频率

       get函数：
       dict.get(key, default=None)
       参数
       key – 字典中要查找的键。
       default – 如果指定键的值不存在时，返回该默认值值。
       返回值
       返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值None。

 5、 sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse = True)

       sorted函数：
       sorted()函数对所有可迭代的对象进行排序操作。
       sorted(iterable[,cmp[,key[,reverse]]])
       iterable是可迭代对象；
       cmp是比较函数。
       key为一个函数或者lambda函数。所以itemgetter可以用来当key的参数
       reverse为排序方向，reverse=True降序，reverse=False升序。

itemgetter函数：

>>>itemgetter(1)([3,4,5,2,7,8])  
> 4

>>>itemgetter(4)([3,4,5,2,7,8]) 
> 7

>>>itemgetter(1,3,5)([3,4,5,2,7,8])  
>(4,2,8)

operator.itemgetter函数
operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据，参数为一些序号。看下面的例子

a = [1,2,3]
 
>>> b=operator.itemgetter(1)      #定义函数b，获取对象的第1个域的值
>>> b(a) 
2

>>> b=operator.itemgetter(1,0)  #定义函数b，获取对象的第1个域和第0个的值
>>> b(a) 
(2, 1)

要注意，operator.itemgetter函数获取的不是值，而是定义了一个函数，通过该函数作用到对象上才能获取值。

代码测试

if __name__ == "__main__":
    group, labels=createDataset()
    print(classify0([0,0], group, labels, 3))

运行实现：

在这里插入图片描述