K近邻分类算法实现 in Python

Posted 2020-07-04

K近邻（KNN）：分类算法

* KNN是non-parametric分类器（不做分布形式的假设，直接从数据估计概率密度），是memory-based learning.

* KNN不适用于高维数据（curse of dimension）

 

* Machine Learning的Python库很多，比如mlpy（更多packages），这里实现只是为了掌握方法

* MATLAB 中的调用，见《MATLAB分类器大全(svm,knn,随机森林等)》

* KNN算法复杂度高（可用KD树优化，C中可以用libkdtree或者ANN）

* k越小越容易过拟合，但是k很大会降分类精度（设想极限情况：k=1和k=N(样本数)）

 

 

本文不介绍理论了，注释见代码。

KNN.py

 

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1. from numpy import *  
2. import operator  
3.   
4. class KNN:  
5.     def createDataset(self):  
6.         group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])  
7.         labels = [‘A‘,‘A‘,‘B‘,‘B‘]  
8.         return group,labels  
9.   
10.     def KnnClassify(self,testX,trainX,labels,K):  
11.         [N,M]=trainX.shape  
12.       
13.     #calculate the distance between testX and other training samples  
14.         difference = tile(testX,(N,1)) - trainX # tile for array and repeat for matrix in Python, == repmat in Matlab  
15.         difference = difference ** 2 # take pow(difference,2)  
16.         distance = difference.sum(1) # take the sum of difference from all dimensions  
17.         distance = distance ** 0.5  
18.         sortdiffidx = distance.argsort()  
19.       
20.     # find the k nearest neighbours  
21.         vote = {} #create the dictionary  
22.         for i in range(K):  
23.             ith_label = labels[sortdiffidx[i]];  
24.             vote[ith_label] = vote.get(ith_label,0)+1 #get(ith_label,0) : if dictionary ‘vote‘ exist key ‘ith_label‘, return vote[ith_label]; else return 0  
25.         sortedvote = sorted(vote.iteritems(),key = lambda x:x[1], reverse = True)  
26.         # ‘key = lambda x: x[1]‘ can be substituted by operator.itemgetter(1)  
27.         return sortedvote[0][0]  
28.   
29. k = KNN() #create KNN object  
30. group,labels = k.createDataset()  
31. cls = k.KnnClassify([0,0],group,labels,3)  
32. print cls  

 

 

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运行：

1. 在Python Shell 中可以运行KNN.py

>>>import os

>>>os.chdir("/Users/mba/Documents/Study/Machine_Learning/Python/KNN")

>>>execfile("KNN.py")

输出B

（B表示类别）

 

2. 或者terminal中直接运行

$ python KNN.py

 

3. 也可以不在KNN.py中写输出，而选择在Shell中获得结果，i.e.,

>>>import KNN

>>> KNN.k.KnnClassify([0,0],KNN.group,KNN.labels,3)

 

from: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/19757987