机器学习实战-第二章-k-近邻算法

Posted 2021-12-18 wyy_persist

时间：2021.11.02 下午 14：22开始记

将文件转换为矩阵格式的代码：

# def file2Matrix(filename):
#     fr = open(filename)
#     arrayOLines = fr.readlines()
#     numberOLines = len(arrayOLines)
#     returnMat = zeros((numberOLines, 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 += 1
#
#     return returnMat, classLabelVector

Numpy实际上是一个二维数组；

使用nums[-1]表示列表中的最后一行；

重复使用一个python模块之前需要使用哦个reload(module name)，因为不这样的话，python会使用之前加载好的模块。

Numpy不支持Python自带的数组类型，所以在编写代码的时候要注意不要使用错误的数组类型。

2.2.2分析数据

使用MatplotLib创建散点图

Matplotlib中的scatter函数支持个性化标记散点图上的点。

# 使用matplotlib库作散点图的代码

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:, 1], datingDataMat[:, 2], 15.0 * array(datingLabels), 15.0 * array(datingLabels))
plt.show()

2.2.3 将数值进行归一化

虽然改变了数值的取值范围，增加了分类器的复杂度，但是为了得到更加准确的结果，需要这样做。

示例：

newValues = currValue - minValue / ranges，此处的ranges表示的是maxValue - minValue；

Python代码如下：

# 用于将特征值进行归一化的方法
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))   #element wise divide
    return normDataSet, ranges, minVals

2.2.4 测试算法：作为完整程序验证分类器

使用kNN对约会网站的对象进行筛选的项目：

python代码如下（查看kNN算法的错误率）：

def datingClassTest():
    hoRatio = 0.50      # hold out 10%
    datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt') #load data setfrom file
    normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
    m = normMat.shape[0]
    numTestVecs = int(m*hoRatio)
    errorCount = 0.0
    for i in range(numTestVecs):
        classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)
        print("the classifier 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)))
    print(errorCount)

2.2.5 使用算法对上述的约会对象进行分类构建完整的系统

使用的代码快如下：

# 设置的对人进行分类的函数
def classifyPerson():
    # 设置一个结果集合
    resultList = ['not at all', 'in small does', 'in large does']

    # 得到用户的输入
    percentTats = float(input("percentage of time spent playing video games?"))
    ffMiles = float(input("frequent flier miles earned per year?"))
    iceCream = float(input("liters of ice cream consumed per year?"))

    # 对训练集进行处理
    datingDateMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')

    # 对数据进行正则化，得到正则化后的数据，数据的分布的差距，数据集合中的最小值
    normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDateMat)

    # 构建的一个测试集合vector
    inArr = array([ffMiles, percentTats, iceCream])

    # 得到
    classfierResult = classify0((inArr-minVals) / ranges, normMat, datingLabels, 3)

    print("You will probably like the person: ", resultList[classfierResult - 1])

2.3 示例：手写识别系统

这里对于数字的保存的是使用1和0进行矩阵排列，然后表示出来对应的数字轮廓。

重点：这里需要主要将使用0 1进行排列的数字轮廓进行转换为一个矩阵向量：

代码如下：

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

2.3.2 测试算法：使用kNN算法识别手写数字

测试代码如下：

# 手写识别系统函数的创建
def handwritingClassTest():
    hwLabels = []
    trainingFileList = listdir('digits/trainingDigits')           # load the training set
    m = len(trainingFileList)  # 得到训练集的长度
    trainingMat = zeros((m, 1024))  # 存储训练集转换为矩阵的向量

    # 遍历训练集得到对应的训练集向量，用于之后的分类器的训练
    for i in range(m):
        fileNameStr = trainingFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
        hwLabels.append(classNumStr)
        trainingMat[i, :] = img2vector('digits/trainingDigits/%s' % fileNameStr)

    # 得到测试集合
    testFileList = listdir('digits/testDigits')        #iterate through the test set

    # 设置记录分类错误的变量，最后用于计算本次模型代码跑完之后的错误率
    errorCount = 0.0

    # 得到测试集的长度
    mTest = len(testFileList)

    # 遍历测试集合实现对每一个测试样本的测试结果记录
    for i in range(mTest):
        fileNameStr = testFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     # take off .txt
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
        vectorUnderTest = img2vector('digits/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

    # 打印对应的结果
    print("\\nthe total number of errors is: %d" % errorCount)
    print("\\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest)))