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机器学习实战——第二章

2024-10-18 17:42:01   211人阅读

　　k-近邻算法(kNN)：测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

　　kNN的工作原理：存在一个样本数据集合(训练样本集)，并且样本集中每个数据都存在标签，输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据的分类标签。一般来说，只选择样本数据集中前k个最相似的数据。

伪代码：

1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；

2）按照距离递增次序排序；

3）选取与当前点距离最小的k个点；

4）确定前k个点所在类别的出现频率；

5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。

 1 #-*- coding: UTF-8 -*- 2 from numpy import * 3 import operator 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 10 ‘‘‘11 inX: 用于分类的输入向量12 dataset: 输入的训练样本集13 labels: 标签向量14 k: 选择最近邻的数目15 其中，标签向量的元素数目和矩阵dataSet的行数相同16 ‘‘‘17 def classify0(inX, dataSet, labels, k):18     dataSetSize = dataSet.shape[0]    #返回dataSet的行数19     diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet20     sqDiffMat = diffMat ** 221     sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)    #按行求和22     distances = sqDistances ** 0.5    #计算欧式距离23     sortedDistIndicies = distances.argsort()    #返回的数组为distances的值从小到大的索引值24     25     classCount = {}26     for i in range(k):27         voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]28         classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1　　#统计各类别的次数29     sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)30     return sortedClassCount[0][0]　　#返回第一个元素，即前3个中最多的类别31 32 if __name__ == ‘__main__‘:33     group, labels = createDataSet()34     print classify0([0, 0], group, labels, 3)　　#输出B

 

dict.get(‘key‘)类似于dict[‘key‘].

dict.get(‘key‘, sthelse)　　#若key不是dict的键值，将得到sthelse的值

>>> info = {‘1‘:‘first‘, ‘2‘:‘second‘, ‘3‘:‘third‘}>>> info.get(‘1‘)‘first‘>>> info.get(‘4‘,‘error‘)‘error‘
>>> info[‘1‘]
‘first‘
classCount.iteritems()　　#返回键值-值对的一个迭代器
#operator.itemgetter函数获取的不是一个值，而是定义了一个函数
>>> import operator>>> a = [1,2,3]>>> b = operator.itemgetter(1)　　#定义函数b，获取对象index==1的值>>> b(a)2

sorted(iterable[, cmp[, key[, reverse]]])　　#返回list。key为函数，指定取待排序元素的哪一项进行排序

>>> import operator>>> dict = {‘a‘:‘3‘, ‘b‘:‘2‘, ‘c‘:‘1‘}>>> sorted(dict.iteritems(), key=lambda asd:asd[0], reverse=True)　　[(‘c‘, ‘1‘), (‘b‘, ‘2‘), (‘a‘, ‘3‘)]>>> sorted(dict.iteritems(), key=operator.itemgetter(0), reverse=True)　　#按dict.iteritems()的第一个元素倒序排序[(‘c‘, ‘1‘), (‘b‘, ‘2‘), (‘a‘, ‘3‘)]>>> sorted(dict.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)　　[(‘a‘, ‘3‘), (‘b‘, ‘2‘), (‘c‘, ‘1‘)]

　　

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