python实现kNN算法

概述kNN(k-nearestneighbor)是一种基本的分类与回归的算法。这里我们先只讨论分类中的kNN算法。

kNN(k-nearest neighbor)是一种基本的分类与回归的算法。这里我们先只讨论分类中的kNN算法。

k邻近算法的输入为实例的特征向量，对对应于特征空间中的点；输出为实例的类别，可以取多类，k近邻法是建设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定，分类时，对于新的实例，根据其k个最邻近的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。所以可以说，k近邻法不具有显示的学习过程。k临近算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”

k值的选择，距离的度量和分类决策规则是k近邻算法的三个基本要素。

这里需要说明的是，对于距离的度量，我们有很多种度量方法可以选择，如欧氏距离（2-范数），曼哈顿距离（1-范数）,无穷范数等，根据不同的实例，我们可以选择不同的距离度量方法。

下面给出了利用python和sklearn库实现的kNN算法的过程及部分注释：

# Coding=utf-8  # 首先利用sklearn的库进行knn算法的建立与预测 # from sklearn import neighbors # from sklearn import datasets # # knn = neighbors.KNeighborsClassifIEr()   # 调用分类器赋在变量knn上 # # iris = datasets.load_iris()   # 返回一个数据库，赋值在iris上 # # print iris   # 显示这个数据集 # # knn.fit(iris.data,iris.target) # fit的第一个参数 是特征值矩阵，第二个参数是一维的向量 # # predictedLabel = knn.predict([[0.1,0.2,0.3,0.4]]) # # print predictedLabel  # 下面自己写一个程序实现knn算法  import csv import random import math import operator  # filename是指文件名,split是某一个数字，数字前的数据当做训练集，数字后的数据当做测试集 # trainingSet是训练集，testSet是测试集 # 函数作用，加载文件，并将文件通过随机数的方法分为训练集和测试集 def loadDataset(filename,split,trainingSet=[],testSet=[]):   with open(filename,'rb') as csvfile:  # 导入文件为csvfile格式     lines = csv.reader(csvfile)   # 读取所有的行 reader函数的作用     dataset = List(lines)    # 将所有的行转换为List的数据节后     for x in range(len(dataset)-1):   # x在总共的行数中遍历       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])   # 函数作用：计算欧氏距离 # 函数的输入是两个实例和他们的维度 def euclIDeandistance(instance1,instance2,length):   distance = 0   for x in range(length):   # 对于每一个维度内进行一个差的计算，计算出所有维度的平方和     distance += pow((instance1[x] - instance2[x]),2)   return math.sqrt(distance)  # 函数作用：返回最近的k的neightbor # 也就是返回在trainingSet中距离testInstance最近的k个邻居 def getNeigthbors(trainingSet,testInstance,k):   distances =[] # 距离的容器，用来存放所有的距离值   length = len(testInstance) - 1 # 用来存放testInstance的维度   for x in range(len(trainingSet)):     # 对于每一个x 计算训练集中的数据与实例的距离     dist = euclIDeandistance(testInstance,trainingSet[x],length)     distances.append((trainingSet[x],dist))   # 把这些距离从小到大排起来   distances.sort(key=operator.itemgetter(1))   neighbors = []   for x in range(k):     neighbors.append(distances[x][0])   return neighbors    # 返回最近的邻居  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]  # 用来检验预测结果的正确率 def getAccuracy(testSet,predictions):   correct = 0   for x in range(len(testSet)):     if testSet[x][-1] == predictions[x]:    # [-1]值的是最后一个值，也就是每行的最后的值，即为花的分类       correct += 1   return (correct/float(len(testSet))) * 100.00   def main():   # prepare data   trainingSet = []   testSet = []   split = 0.67   loadDataset('irisdata.txt',trainingSet,testSet) # r的作用是防止错误字符串意思   print 'Train Set' + repr(len(trainingSet))   print 'Test Set' + repr(len(testSet))    # generate predicitions   predicitions = []   k = 3   for x in range(len(testSet)):     neighbors = getNeigthbors(trainingSet,testSet[x],k)     result = getResponse(neighbors)     predicitions.append(result)     print('> predicition = ' + repr(result) + ',actual = ' +repr(testSet[x][-1]))   accuracy = getAccuracy(testSet,predicitions)   print('Accuracy:' + repr(accuracy) + '%')  main() 

程序执行后，相应的输出如下：

总结

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