机器学习实战（一）个人笔记

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 1 from numpy import *
 2 import operator
 3 import math
 4 
 5 def createDataSet():
 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 def classify0(inX,dataSet,labels,k):
10     dataSetSize = dataSet.shape[0]
11     diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet
12     sqDiffMat = diffMat**2
13     print sqDiffMat
14     sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)
15     distances = sqDistances.argsort()
16     sortedDistIndicies = distances.argsort()
17     classCount={}
18     for i in range(k):
19         voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
20         classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
21     sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),
22                               key = operator.itemgetter(1),reverse = True)
23     return sortedClassCount[0][0]
24 group,labels = createDataSet()
25 datax = input(‘x:\n‘)
26 datay = input(‘y:‘)
27 tesdata = [datax,datay]
28 print classify0(tesdata,group,labels,3)

简单的kNN算法，基本步骤：

1.对数据集进行设定

2.算出测试样本与给定数据集的距离

3.对各个距离进行排序

4.选取k个距离最小（即最接近数据集）的index

5.在k个距离中选取出现频率最多的标签，并把标签赋给测试样本

ps：程序思路简单，由于本人刚开始接触python，下面标出一些函数用作记忆：

1.numpy中的shape[x]：取给定矩阵的第x+1维长度，由于此程序中仅用2维矩阵，即dataSet.shape[0]取第1维长度，即列的长度（行的个数）= 4

                                其他用法如直接dataSet.shape则会输出矩阵规格，如（4，2）

2.numpy中的tile()方法：tile(A,reps)，代码中A为输入的测试样本点坐标，为长度=2的向量，利用tile(A,(dataSIze,1))来把行向量A在本维(即长度上)上扩充

                                 到1倍，再扩充纬度并复制四次得到一个4*2的矩阵,形如：[A]    即后面参数reps为扩充到的维度矩阵

                                                                                                             [A]

                                                                                                             [A]

                                                                                                             [A]

3.python中的list，即使常用于构造矩阵，但是array乘法，依然是结果对应位置值=对应位置元素乘积，不遵循矩阵乘法规则

4.sum()方法：平常我们用的都是sum(...,..,...,)相当于sum(参数表,axis = 0),在0维上相加，当参数为array，就可以简易表示矩阵加法，如二维矩阵举例：

                    mat.sum(axis = 0):使之变为行向量，即列上元素相加(相当于在0维上作加法)

                    mat.sum(axis = 1):使之变为列向量，即行上元素相加(相当于在1维上作加法)

5.argsort()方法：返回一个递增的(从小到大排列)***index***索引的array

                        技巧：返回一个递减的index：argsort(-x)

6.range()方法：range(1,5) 返回一个从1到5的array :[1,2,3,4,5],

                     range(5) 返回一个从0到5的array

7.dictionary中的get方法：get(key,default = None),取字典中的键key，如果没有返回None

8.dictionary中的迭代器iteritems：类似c++中的迭代器，一次返回一个值，知道所有都返回过一次为止，效率很高

9.operator.itemgetter函数：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)

特殊：sorted函数用来排序，sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key = operator.itemgetter(1),reverse = True)即在第一维上进行排序

附加：本代码与书上略有不同，自己加了个可输入的操作，来输入测试样本。

机器学习实战（一）个人笔记

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原文地址：http://www.cnblogs.com/tiemuer/p/7819973.html