Knn原理及Python实现、数据展示

不念不忘少年蓝@ 2022-09-25 05:18 180阅读 0赞

*  KNN原理及优缺点
 *  KNN的python实现
 *  KNN的python代码中的数据格式

# KNN原理及优缺点 #

**KNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。**

算法原理是，**从训练集中找到和新数据距离最接近的k条记录，然后根据这K条记录的分类来决定新数据的类别**。所以Knn的关键是，训练集与测试集、距离或相似的衡量、k的大小及分类决策规则。一旦他们确定了，则结果就确定了。常用的距离度量公式是欧氏距离，K值的选择反映了对近似误差与估计误差之间的权衡，K值的选择会对结果产生重大的影响，通常由交叉验证选择最优的K值。

KNN算法的优点：  
简单，易于理解，易于实现，**无需估计参数，无需训练**； 适合对稀有事件进行分类；特别适合于多分类问题， kNN比SVM的表现要好

缺点：懒惰算法，对测试样本分类时的**计算量大，内存开销大**（我自己够用）

# KNN的python实现 #

#-*- coding: utf-8 -*-
    from numpy import *
    import operator
    
    '''从文件中读取数据，将文本记录转换为矩阵，提取其中特征和类标'''
    def filematrix(filename):
        fr=open(filename)
        arrayOLines=fr.readlines()
        numberOfLines=len(arrayOLines)        #得到文件行数
        returnMat=zeros((numberOfLines,7))     #创建以零填充的numberOfLines*7的NumPy矩阵
        classLabelVector=[]
        index=0
        for line in arrayOLines:              #获取数据，获取特征矩阵
            line=line.strip()
            ##文本分割
            listFromLine=line.split('\t')
            # print(listFromLine[1:8])
            ##获取X
            returnMat[index, : ]=listFromLine[1:8]
            ##获取标签Y
            classLabelVector.append(listFromLine[-1])
            index+=1
        return returnMat,classLabelVector     #返回特征矩阵和类标集合
    
    '''归一化数字特征值到0-1范围，防止特大值与特小值的影响'''
    '''输入为特征值矩阵'''
    def autoNorm(dataSet):
        minVals=dataSet.min(0)
        maxVals=dataSet.max(0)
        ranges=maxVals-minVals
        normDataSet=zeros(shape(dataSet))
        m=dataSet.shape[0]
        normDataSet=dataSet-tile(minVals,(m,1))
        normDataSet=normDataSet/tile(ranges,(m,1))
        return normDataSet, ranges, minVals
    
    def classify(sample,dataSet,labels,k):
        dataSetSize=dataSet.shape[0]     #数据集行数即数据集记录数
        '''距离计算'''
        diffMat=tile(sample,(dataSetSize,1))-dataSet         #样本与原先所有样本的差值矩阵
        sqDiffMat=diffMat**2      #差值矩阵平方
        sqDistances=sqDiffMat.sum(axis=1)       #计算每一行上元素的和
        distances=sqDistances**0.5   #开方
        sortedDistIndicies=distances.argsort()      #按distances中元素进行升序排序后得到的对应下标的列表(索引值)
        '''选择距离最小的k个点'''
        classCount={}
        for i in range(k):
            voteIlabel=labels[sortedDistIndicies[i]]
            classCount[voteIlabel]=classCount.get(voteIlabel,0)+1
        '''从大到小排序'''
        sortedClassCount=sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
        return sortedClassCount[0][0]
    
    
    def ClassTest():
        hoRatio=0.20          #测试样例数据比例
        datingDataMat,datingLabels=filematrix('user_info_and_topic_5topicand50word.txt')
        #将测试集数据标准化，转化为0-1之间
        normMat, ranges, minVals=autoNorm(datingDataMat)
        ##样本总数目
        m =normMat.shape[0]
        ##测试集的数目
        numTestVecs=int(m*hoRatio)
        precisionCount=0.0
        ##运行时，设置K的数目来调解算法的准确率
        k=35
        ##对测试集一个一个与训练集算距离
        for i in range(numTestVecs):
            classifierResult=classify(normMat[i, : ],normMat[numTestVecs:m, : ], datingLabels[numTestVecs:m],k)
            print("The classifier came back with: %s, the real answer is: %s" % (classifierResult, datingLabels[i]))
            ##如果真实类别的和预测的类别相同，则加1
            if(classifierResult == datingLabels [i] ) :
                precisionCount += 1.0
        print("the total precision rate is: %f" % (precisionCount/float(numTestVecs)))
    
    def main():
        ClassTest()
    
    if __name__=='__main__':
        main()

# KNN的python代码中的数据格式 #

![这里写图片描述][20160813170900840]

**如图所示，为以上算法的数据格式，但是在运用是需要将数据的第一行删除，只保留数字。并将其转化为.txt文档，注意最好是utf-8的形式。以下代码中的，其中7表示age,user\_province,topic1……..topic5七个变量**

returnMat=zeros((numberOfLines,7))     #创建以零填充的numberOfLines*7

**以下代码是获得变量X的**

##获取X
            returnMat[index, : ]=listFromLine[1:8]

'''从文件中读取数据，将文本记录转换为矩阵，提取其中特征和类标'''
    def filematrix(filename):
        fr=open(filename)
        arrayOLines=fr.readlines()
        numberOfLines=len(arrayOLines)        #得到文件行数
        returnMat=zeros((numberOfLines,7))     #创建以零填充的numberOfLines*7的NumPy矩阵
        classLabelVector=[]
        index=0
        for line in arrayOLines:              #获取数据，获取特征矩阵
            line=line.strip()
            ##文本分割
            listFromLine=line.split('\t')
            # print(listFromLine[1:8])
            ##获取X
            returnMat[index, : ]=listFromLine[1:8]
            ##获取标签Y
            classLabelVector.append(listFromLine[-1])
            index+=1
        return returnMat,classLabelVector     #返回特征矩阵和类标集合

**如下图所示，为KNN算法，针对我的数据跑出的精度，以及预测的标签，通过调节K值来调解预测的精度。**  
![这里写图片描述][20160813171946768]

[20160813170900840]: /images/20220718/743037b057a04cbfb69844e98047ba36.png
[20160813171946768]: /images/20220718/b9819cfaaca6486baa045191f7882e32.png