手动实现KNN算法

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手动实现KNN算法

• 计算距离
• 取k个邻近排序

距离(欧氏)

预习

import numpy as np

# 数组运算是面向元素级别的
arr1 = np.array([1,2,3])
arr2 = np.array([4,5,6])

arr1 - arr2

array([-3, -3, -3])

(arr1-arr2)**2

array([9, 9, 9], dtype=int32)

sum(arr1-arr2)

-9

# 计算a(1,2,3) 和点b(4,5,6)的距离
# 1. 计算'差'向量
(arr1-arr2) ** 2

array([9, 9, 9], dtype=int32)

# 2. 平方求和再开根号, 即可np.sqrt(9+9+9)
np.sqrt(sum((arr1-arr2)**2))

5.196152422706632

实现欧式距离

def euc_distance(arr1, arr2):
    """
    计算两个样本(向量或数组)的欧氏距离
    arr1: 样本点1, array类型
    arr2: 样本点2, array类型
    """
    return np.sqrt(sum((arr1 - arr2)**2))


# test
dis = euc_distance(np.array([1,2,3]), np.array([4,5,6]))

print('(1,2,3)与(4,5,6)的欧氏距离为:', round(dis,3))
                   

(1,2,3)与(4,5,6)的欧氏距离为: 5.196

KNN

• 计算输入样本点,到每个样本的距离 -> 距离值向量
• 将距离值向量降序取前k个值
• 投票

预习

# 计算点(1,2) 到 (3,4), (5,6), (7,8), (9,10) 的距离
X = [np.array([3,4]), np.array([5,6]), np.array([7,8]), np.array([9,10])]

# 逐个计算该点到其他点的距离
dis_arr = [euc_distance(np.array([1,2]), x) for x in X]
dis_arr

[2.8284271247461903, 5.656854249492381, 8.48528137423857, 11.313708498984761]

# 按值升序排列, 取出前k个值的下标
np.argsort(np.array([1,4,2,3]))[:2]

array([0, 2], dtype=int64)

# 按值降序排列, 取出前k个值的下标
arr = np.array([1,4,2,3])
np.argsort(-arr)[:2]

array([1, 3], dtype=int64)

Counter类(计数器)

• Counter (计数器): 用于追踪值出现的次数
• Counter 类继承dict类, 能顺颂dict类的方法

# 1. 创建一个Counter类
from collections import Counter

obj = Counter('aabbccdde')
print(obj)

Counter({'a': 2, 'b': 2, 'c': 2, 'd': 2, 'e': 1})

# 2. elements()
# 按元素降序输出
for elem in sorted(obj.elements(), reverse=True):
    print(elem, end=' ')

e d d c c b b a a 

# 3. most_common(n): 列出频次最高的n个元素, 不指定则列所有
print(obj.most_common(2))

[('a', 2), ('b', 2)]

# test
obj2 = Counter('abcccccddddddeeefff')
obj2.most_common(2)

[('d', 6), ('c', 5)]

# 4. items() 继承dict的方法
for k, v in obj.items():
    print(k,v)

a 2
b 2
c 2
d 2
e 1

# 5. update() 增加元素
obj.update('cj')
print(obj)

Counter({'c': 3, 'a': 2, 'b': 2, 'd': 2, 'e': 1, 'j': 1})

# 6. subtract() 减去新传入的元素, 变负数了都
obj.subtract('j')
print(obj)

Counter({'c': 3, 'a': 2, 'b': 2, 'd': 2, 'e': 1, 'j': -3})

实现

def knn_classify(X, y, testInstance, k):
    """
    给定一个测试数据(向量)testInstance, 通过knn算法来预测其标签
    X: 训练数据特征
    y: 训练数据标签 
    testInstance: 测试数据,一个点(向量), array类型
    k: 选择多少个neighbors
    """
    # todo: 返回testInstance的预测标签=> {0,1,2}
    # 1. 计算输入的点instance 到每个训练点的距离
    distances = [euc_distance(testInstance, x) for x in X]
    # 2. 按距离值升序,选取前k个值的下标, 注意是下标哦
    neighbors = np.argsort(distances)[:k]
    # 3. 取到对应的 训练数据标签, 计数投票
    count = Counter(y[neighbors])  # key:value
    # {a:2, b:3, c:1} -> 只取出3这个值
    return count.most_common()[0][0]

案例-iris的KNN实现

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from collections import Counter


def euc_distance(arr1, arr2):
    """计算两个向量的欧式距离"""
    return np.sqrt(sum((arr1-arr2)**2))

def knn_classify(X, y, testVector, k):
    """给定一个测试样本(向量), 通过knn计算其在训练y中的标签值"""
    distance_list = [euc_distance(testVector, x) for x in X]
    # 按距离值升序,选取前k个值的下标
    neighbors = np.argsort(distance_list)[:k]
    count = Counter(y[neighbors]) # vote
    return count.most_common()[0][0]


if __name__ == '__main__':

    # 1. 导入iris数据 {'data':[[]], 'target':[], 'target...':xxx}
    iris = datasets.load_iris() 
    X = iris.data 
    y = iris.target

    # 2. 划分训练集和测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

    # 3. 特征工程: 特征选取, 标准化, OneHot编码...
    # 4. 训练模型: 遍历每个点(行向量)
    predictions = [knn_classify(X_train, y_train, row, 3) for row in X_test]
    # 5. 计算准确率
    correct_num = np.count_nonzero((predictions == y_test) == True)
    print('y_test', y_test, end='')
    print('y_pre',predictions, end='')
    print("\n准确率为:", round(correct_num / len(y_test), 3))

y_test [0 2 2 2 2 0 1 0 1 2 2 2 0 0 1 1 1 2 1 1 1 1 0 0 2 2 2 1 0 0 1 2 1 1 2 2 0
 1]y_pre [0, 2, 2, 2, 2, 0, 1, 0, 1, 2, 2, 2, 0, 0, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 2, 2, 2, 1, 0, 0, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 0, 1]
准确率为: 0.974

手动实现KNN算法

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原文地址：https://www.cnblogs.com/chenjieyouge/p/11707735.html