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python_机器学习_最临近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法

时间:2019-06-26 16:33:17      阅读:137      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:算法   法则   idea   spl   euc   lis   ade   file   distance   

1. 概念:

https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html

  1. Cover和Hart在1968年提出了最初的临近算法

  2. 分类算法(classification)

  3. 输入基于实例的学习(instance-based leaning)。懒惰学习(lazy learning)

  开始时候不广泛建立模型,在归类的时候才分类

2. 例子:

技术图片

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3. 算法详述

技术图片

 

 1. 步骤:

  为了判断未知实例的类别,以所有已知类别的实例作为参照

  选择参数K

  计算未知实例与所有已知实例的距离

  选择最近K个已知实例  ---》 通常是奇数,更好的选择

  根据少数服从多数的投票法则, 让未知实例归类为K个最邻近样本肿最多数的类别

2. 细节:

  关于K

  关于距离的衡量方法:

    1). Euclidean Distance定义

      技术图片

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3. 举例:

 技术图片

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4. 算法优缺点

 1.  算法优点:

  简单

  易于理解

  容易实现

  通过对K的选择可具备丢噪音数据的健壮性

2. 算法缺点

  技术图片

需要大量空间存储所有已知实例

算法复杂度高(需要比较所有已知实例与要分类的实例)

 

比如Y那个点属于不平衡,属于短板

当其样本分布不平衡时, 比如其中一类样本过大(实例数量过多)占主导的时候, 新的未知实例容易被分类为这个主导样本, 因为这类样本实例的数量过大,但这个新的

未知实例并没有接近目标样本

5. 改进版本

 考虑距离, 根据距离增加权重

比如1/d(d:距离)

 

6. 应用

虹膜花数据集介绍

技术图片

 技术图片

 

 python3.6.3

# -*- coding:utf-8 -*-

from sklearn import neighbors
from sklearn import datasets

knn = neighbors.KNeighborsClassifier()
# 返回一个数据库 iris ---> 默认的参数
#  ‘filename‘: ‘C:\\python3.6.3\\lib\\site-packages\\sklearn\\datasets\\data\\iris.csv‘
iris = datasets.load_iris()

print(iris)

# 模型建立
# data为特征值
# target 为向量,每一行对应的分类,一维的模型
knn.fit(iris.data, iris.target)
# 预测
predictedLabel = knn.predict([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]])
print("===========================\n\n\n\n\n\n\n")
# [0] 属于第一类花的名字
#  ‘target_names‘: array([‘setosa‘, ‘versicolor‘, ‘virginica‘]
print(predictedLabel)

 

模拟过程自己封装--》不是我写的,是我抄的--》代码也没测试

技术图片
# -*- coding:utf-8 -*-

import csv
import random
import math
import operator

def loadDataset(filename, split, trainingSet=[], testSet=[]):
    with open(filename, rb) as csvfile:
        lines = csv.reader(csvfile)
        dataset = list(lines)
        for x in range(len(dataset) -1 ):
            for y  in range(4):
                dataset[x][y] = float(dataset[x][y])
            if random.random() < split:
                trainingSet.append(dataset[x])
            else:
                testSet.append(dataset[x])

def euclideanDistance(instance1, instance2, length):
    distance = 0
    for x in range(length):
        distance += pow((instance1[x] - instance2[x]), 2)
    return math.sqrt(distance)

def getNeighbors(trainingSet, testInstance, k):
    distance = []
    length = len(testInstance) -1
    for x in range(len(trainingSet)):
        dist = euclideanDistance(testInstance, trainingSet[x], length)
        distance.append((trainingSet[x], dist))
    distance.sort(key=operator.itemgetter(1))
    neighbors = []
    for x in range(k):
        neighbors.append(distance[x][0])
    return neighbors

def getResponse(neighbors):
    classVotes = {}
    for x in range(len(neighbors)):
        response = neighbors[x][-1]
        if response in classVotes:
            classVotes[response] += 1
        else:
            classVotes[response] = 1
    sortedVotes = sorted(classVotes.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sortedVotes[0][0]

def getAccuracy(testSet, predictions):
    correct = 0
    for x in range(len(testSet)):
        if testSet[x][-1] == predictions[x]:
            correct += 1
    return (correct/float(len(testSet))) * 100.0

def main():
    trainingSet = []
    testSet = []

    split = 0.57
    loadDataset(r"...", split, trainingSet)

    print "Train set: " + repr(len(trainingSet))
    print "Train set: " + repr(len(testSet))

    predictions = []
    k = 3
    for x in range(len(testSet)):
        neighbors = getNeighbors(trainingSet, testSet[x], k)
        result = getResponse(neighbors)
        predictions.append(result)
        print("> predicted= " + repr(result) + , actual= + repr(testSet[x][-1]))
    accuracy = getAccuracy(testSet, predictions)
    print("Accuracy: " + repr(accuracy) + "%")


main()
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原文地址:https://www.cnblogs.com/renfanzi/p/11088476.html

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