資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：由于近期學(xué)業(yè)繁重，所以我就不說(shuō)廢話了，直接上代碼使用近鄰算法改進(jìn)約會(huì)網(wǎng)站將文件轉(zhuǎn)成數(shù)組的函數(shù)打開(kāi)文件將文件內(nèi)容使用數(shù)組表示數(shù)組的長(zhǎng)度表示文件的行數(shù)創(chuàng)建返回的矩陣，內(nèi)容全為根據(jù)數(shù)組繪圖的函數(shù)建立一個(gè)畫布在畫布中建立圖表函數(shù)畫布分割成行列歸一
由于近期學(xué)業(yè)繁重QAQ，所以我就不說(shuō)廢話了，直接上代碼~
使用K近鄰算法改進(jìn)約會(huì)網(wǎng)站from numpy import *
import operator
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
#將文件轉(zhuǎn)成numpy數(shù)組的函數(shù)
def file2matrix(filename):
#打開(kāi)文件
fr=open(filename)
#將文件內(nèi)容使用數(shù)組表示
arrayOLines=fr.readlines()
#print("arrayOLines:")
#print(arrayOLines)
#數(shù)組的長(zhǎng)度表示文件的行數(shù)
numberOfLine=len(arrayOLines)
#print("numberOfLine:")
#print(numberOfLine)
#創(chuàng)建返回的NumPy矩陣，內(nèi)容全為0
returnMat=zeros((numberOfLine,3))
#print("returnMat:")
#print(returnMat)
classLabelVector=[]
index=0
for line in arrayOLines:
line=line.strip()
listFromLine=line.split(" ")
#print("listFromLine:")
#print(listFromLine)
returnMat[index,:]=listFromLine[0:3]
#print("returnMat:")
#print(+returnMat)
classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
#print("classLabelVector:")
#print(classLabelVector)
index+=1
return returnMat,classLabelVector
#根據(jù)數(shù)組繪圖的函數(shù)
def myDraw(datingDataMat,datingLabels):
#建立一個(gè)畫布
fig=plt.figure()
#在畫布中建立圖表
#fig.add_subplot()函數(shù)
#畫布分割成1行1列
ax=fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:,0],datingDataMat[:,1],
15.0*array(datingLabels),15.0*array(datingLabels))
plt.show()
#歸一化特征值的函數(shù)
#返回的是歸一化后的數(shù)組，取值范圍，每一列的最小值歸一化數(shù)據(jù)
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
#使用k-近鄰算法進(jìn)行分類
def classify0(inX,dataSet,labels,k):
dataSetSize=dataSet.shape[0]
#計(jì)算距離
diffMat=tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet
sqDiffMat=diffMat**2
distances=sqDiffMat.sum(axis=1)
sortedDisIndices=distances.argsort()
classCount={}
#選擇距離最小的k個(gè)點(diǎn)
for i in range(k):
voteIlabel=labels[sortedDisIndices[i]]
classCount[voteIlabel]=classCount.get(voteIlabel,0)+1
#排序
sortedClassCount=sorted(classCount.items(),
key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
#返回發(fā)生頻率最高的元素標(biāo)簽
return sortedClassCount[0][0]
#將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集與測(cè)試集
#對(duì)分類器分類效果進(jìn)行測(cè)試
def datingClassTest():
#測(cè)試數(shù)據(jù)占比
hoRatio=0.10
datingDataMat,datingLabels=file2matrix("datingTestSet2.txt")
normMat,ranges,minVals=autoNorm(datingDataMat)
m=normMat.shape[0]
#m為行數(shù)1000
#print("m:")
#print(m)
numTestVecs=int(m*hoRatio)
#選取其中的100個(gè)進(jìn)行測(cè)試
#print("numTestVecs:")
#print(numTestVecs)
errorCount=0.0
#print("normMat[numTestVecs:m,:]:")
#print(normMat[numTestVecs:m,:])
#print("datingLabels[numTestVecs:m]:")
#print(datingLabels[numTestVecs:m])
for i in range(numTestVecs):
#print("i:")
#print(i)
classifierResult=classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],
datingLabels[numTestVecs:m],3)
print("the classifierResult came back with: %d,the real answer is: %d"
%(classifierResult,datingLabels[i]))
if(classifierResult!=datingLabels[i]):
errorCount+=1.0
print("the total error rate is: %f"%(errorCount/float(numTestVecs)))
myDraw(datingDataMat,datingLabels)
#玩視頻游戲所消耗的時(shí)間百分比
#每年獲得的飛行?？屠锍虜?shù)
#每周消費(fèi)的冰淇淋公升數(shù)
#預(yù)測(cè)函數(shù)
def classifyPerson():
resultList=["not at all","in small doses","in large deses"]
percentTats=float(input("玩視頻游戲所消耗的時(shí)間百分比?"))
ffMiles=float(input("每年獲得的飛行?？屠锍虜?shù)?"))
iceCream=float(input("每周消費(fèi)的冰淇淋公升數(shù)?"))
datingDataMat,datingLabels=file2matrix("datingTestSet2.txt")
normMat,ranges,minVals=autoNorm(datingDataMat)
inArr=array([ffMiles,percentTats,iceCream])
classifierResult=classify0((inArr-minVals)/ranges,normMat,datingLabels,3)
print("You will probably like this person: ",resultList[classifierResult-1])
def main():
classifyPerson()
if __name__=="__main__":
main()
datingTestSet2.txt數(shù)據(jù)預(yù)覽
40920 8.326976 0.953952 3 14488 7.153469 1.673904 2 26052 1.441871 0.805124 1 75136 13.147394 0.428964 1 38344 1.669788 0.134296 1 72993 10.141740 1.032955 1 35948 6.830792 1.213192 3 42666 13.276369 0.543880 3 67497 8.631577 0.749278 1 35483 12.273169 1.508053 3 50242 3.723498 0.831917 1 63275 8.385879 1.669485 1 5569 4.875435 0.728658 2 51052 4.680098 0.625224 1 77372 15.299570 0.331351 1 43673 1.889461 0.191283 1 61364 7.516754 1.269164 1 69673 14.239195 0.261333 1 15669 0.000000 1.250185 2 28488 10.528555 1.304844 3 6487 3.540265 0.822483 2 37708 2.991551 0.833920 1 22620 5.297865 0.638306 2 28782 6.593803 0.187108 3 19739 2.816760 1.686209 2 36788 12.458258 0.649617 3 5741 0.000000 1.656418 2 28567 9.968648 0.731232 3 6808 1.364838 0.640103 2 41611 0.230453 1.151996 1 36661 11.865402 0.882810 3 43605 0.120460 1.352013 1 15360 8.545204 1.340429 3 63796 5.856649 0.160006 1 10743 9.665618 0.778626 2 70808 9.778763 1.084103 1 72011 4.932976 0.632026 1 5914 2.216246 0.587095 2 14851 14.305636 0.632317 3 33553 12.591889 0.686581 3 44952 3.424649 1.004504 1 17934 0.000000 0.147573 2 27738 8.533823 0.205324 3 29290 9.829528 0.238620 3 42330 11.492186 0.263499 3 36429 3.570968 0.832254 1 39623 1.771228 0.207612 1 32404 3.513921 0.991854 1 27268 4.398172 0.975024 1 5477 4.276823 1.174874 2 14254 5.946014 1.614244 2 68613 13.798970 0.724375 1 41539 10.393591 1.663724 3 7917 3.007577 0.297302 2 21331 1.031938 0.486174 2 8338 4.751212 0.064693 2 5176 3.692269 1.655113 2 18983 10.448091 0.267652 3 68837 10.585786 0.329557 1 13438 1.604501 0.069064 2 48849 3.679497 0.961466 1 12285 3.795146 0.696694 2 7826 2.531885 1.659173 2 5565 9.733340 0.977746 2 10346 6.093067 1.413798 2 1823 7.712960 1.054927 2 9744 11.470364 0.760461 3 16857 2.886529 0.934416 2 39336 10.054373 1.138351 3 65230 9.972470 0.881876 1 2463 2.335785 1.366145 2 27353 11.375155 1.528626 3 16191 0.000000 0.605619 2 12258 4.126787 0.357501 2 42377 6.319522 1.058602 1 25607 8.680527 0.086955 3 77450 14.856391 1.129823 1 58732 2.454285 0.222380 1 46426 7.292202 0.548607 3 32688 8.745137 0.857348 3 64890 8.579001 0.683048 1 8554 2.507302 0.869177 2 28861 11.415476 1.505466 3 42050 4.838540 1.680892 1 32193 10.339507 0.583646 3 64895 6.573742 1.151433 1 2355 6.539397 0.462065 2 0 2.209159 0.723567 2 70406 11.196378 0.836326 1 57399 4.229595 0.128253 1 41732 9.505944 0.005273 3 11429 8.652725 1.348934 3 75270 17.101108 0.490712 1 5459 7.871839 0.717662 2 73520 8.262131 1.361646 1 40279 9.015635 1.658555 3 21540 9.215351 0.806762 3 17694 6.375007 0.033678 2 22329 2.262014 1.022169 1 46570 5.677110 0.709469 1 ...
from numpy import *
import operator
from os import listdir
#將二維32X32的圖像，
#轉(zhuǎn)換成一個(gè)1X1024的向量
#方便使用之前的分類器
def img2vector(filename):
returnVect=zeros((1,1024))
fr=open(filename)
for i in range(32):
lineStr=fr.readline()
for j in range(32):
returnVect[0,32*i+j]=int(lineStr[j])
return returnVect
#使用k-近鄰算法進(jìn)行分類
def classify0(inX,dataSet,labels,k):
dataSetSize=dataSet.shape[0]
#計(jì)算距離
diffMat=tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSet
sqDiffMat=diffMat**2
distances=sqDiffMat.sum(axis=1)
sortedDisIndices=distances.argsort()
classCount={}
#選擇距離最小的k個(gè)點(diǎn)
for i in range(k):
voteIlabel=labels[sortedDisIndices[i]]
classCount[voteIlabel]=classCount.get(voteIlabel,0)+1
#排序
sortedClassCount=sorted(classCount.items(),
key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
#返回發(fā)生頻率最高的元素標(biāo)簽
return sortedClassCount[0][0]
#手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)
def handwritingClassTest():
#標(biāo)簽列表
hwLabels=[]
#獲取目錄內(nèi)容
trainingFileList=listdir("trainingDigits")
m=len(trainingFileList)
#以文件夾中的文件個(gè)數(shù)為行數(shù)
#將每個(gè)文件中的內(nèi)容轉(zhuǎn)換成一個(gè)1X1024的向量
#矩陣的每一行代表一個(gè)文件中的所有內(nèi)容
trainingMat=zeros((m,1024))
#從文件名解析分類數(shù)字
#7_200.txt表示數(shù)字7的第200個(gè)實(shí)例
for i in range(m):
#獲取文件名
fileNameStr=trainingFileList[i]
fileStr=fileNameStr.split(".")[0]
classNumStr=int(fileStr.split("_")[0])
hwLabels.append(classNumStr)
trainingMat[i,:]=img2vector("trainingDigits/%s"%fileNameStr)
testFileList=listdir("testDigits")
errorCount=0.0
mTest=len(testFileList)
for i in range(mTest):
fileNameStr=testFileList[i]
fileStr=fileNameStr.split(".")[0]
classNumStr=int(fileStr.split("_")[0])
vectorUnderTest=img2vector("testDigits/%s"%fileNameStr)
classifierResult=classify0(vectorUnderTest,trainingMat,hwLabels,3)
print("the classifier came back with: %d,the real answer is: %d"
%(classifierResult,classNumStr))
if(classifierResult!=classNumStr):
errorCount+=1.0
print("
the total number of errors is: %d"%errorCount)
print("
the total error rate is: %f"%(errorCount/float(mTest)))
def main():
#testVector=img2vector("./MLiA_SourceCode/machinelearninginaction/Ch02/digits/testDigits/0_13.txt")
#print("testVector:")
#print(testVector[0,0:31])
handwritingClassTest()
if __name__=="__main__":
main()
0_0.txt數(shù)據(jù)預(yù)覽
00000000000001111000000000000000 00000000000011111110000000000000 00000000001111111111000000000000 00000001111111111111100000000000 00000001111111011111100000000000 00000011111110000011110000000000 00000011111110000000111000000000 00000011111110000000111100000000 00000011111110000000011100000000 00000011111110000000011100000000 00000011111100000000011110000000 00000011111100000000001110000000 00000011111100000000001110000000 00000001111110000000000111000000 00000001111110000000000111000000 00000001111110000000000111000000 00000001111110000000000111000000 00000011111110000000001111000000 00000011110110000000001111000000 00000011110000000000011110000000 00000001111000000000001111000000 00000001111000000000011111000000 00000001111000000000111110000000 00000001111000000001111100000000 00000000111000000111111000000000 00000000111100011111110000000000 00000000111111111111110000000000 00000000011111111111110000000000 00000000011111111111100000000000 00000000001111111110000000000000 00000000000111110000000000000000 00000000000011000000000000000000
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摘要：電影分析近鄰算法周末，小迪與女朋友小西走出電影院，回味著剛剛看過(guò)的電影。近鄰分類電影類型小迪回到家，打開(kāi)電腦，想實(shí)現(xiàn)一個(gè)分類電影的案例。分類器并不會(huì)得到百分百正確的結(jié)果，我們可以使用很多種方法來(lái)驗(yàn)證分類器的準(zhǔn)確率。 電影分析——K近鄰算法 周末，小迪與女朋友小西走出電影院，回味著剛剛看過(guò)的電影。 小迪：剛剛的電影很精彩，打斗場(chǎng)景非常真實(shí)，又是一部?jī)?yōu)秀的動(dòng)作片！ 小西：是嗎？我怎么感覺(jué)這...
摘要：背景近鄰算法的概述近鄰算法的簡(jiǎn)介近鄰算法是屬于一個(gè)非常有效且易于掌握的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，簡(jiǎn)單的說(shuō)就是采用測(cè)量不同特征值之間距離的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的一個(gè)算法。完美的分類器的錯(cuò)誤率為，而最差的分類器的錯(cuò)誤率則為。 1 背景 1.1 k近鄰算法的概述 （1）k近鄰算法的簡(jiǎn)介 k-近鄰算法是屬于一個(gè)非...
摘要：算法及工作原理近鄰算法采用測(cè)量不同特征值之間的距離方法進(jìn)行分類。最后選擇個(gè)最相似數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的分類作為新數(shù)據(jù)的分類。 1 分類算法引言 眾所周知,電影可以按照題材分類,然而題材本身是如何定義的?由誰(shuí)來(lái)判定某部電影屬于哪個(gè)題材?也就是說(shuō)同一題材的電影具有哪些公共特征?這些都是在進(jìn)行電影分類時(shí)必須要考慮的問(wèn)題。 動(dòng)作片中也會(huì)存在接吻鏡頭,愛(ài)情片中也會(huì)存在打斗場(chǎng)景,我們不能單純依靠是...
k近鄰(k-Nearest Neighbor，kNN)算法是經(jīng)典的帶監(jiān)督的分類算法，核心思想是如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相鄰的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別，則針對(duì)該樣本的劃分結(jié)果也屬于這個(gè)類別。 1. 算法步驟 準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)； 確定參數(shù) k； 計(jì)算測(cè)試數(shù)據(jù)與各個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)之間的距離，距離的遞增關(guān)系進(jìn)行排序； 選取距離最小的 k 個(gè)點(diǎn)； 確定前 k 個(gè)點(diǎn)所在類別的出現(xiàn)頻率； 返回前 ...
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