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2017.7.22

2024-11-03 19:48:02   204人阅读

最近在看机器学习的西瓜书，再用代码实现上面的部分算法。边学边实现，用的是Python语言，遇到了一个问题，就是读取数据集后的处理。搞不清楚数组和矩阵的区别，所以对距离的计算也就无从下手。

现总结一下下午工作的内容：

1、矩阵可以直接进行加减乘操作，而数组不可以，列表页不可以

2、mat（）函数，是将一种数据类型转换为矩阵形式

3、eye(4)是一个4x4的单位矩阵

4、zeros（4）是一个一维的包含4个元素的数组

5、对于读取文件时的格式技术分享for循环时反回的是字符串形式，readlines返回的是列表形式

6、split(‘‘)返回的是一个列表，strip()返回的是字符串

6、将两个列表合并为一个字典，按对应元素，这是两种方法

dict(map(lambda x, y: [x, y], testLabelSet, testLabels))

 

combined = {}
    for i in range(len(testLabels)):
        combined[testLabels[i]] = testLabelSet[i]
    print(combined)

接下来就是自己实现的KNN分类算法：

首先定义了一个文件读取的函数，开始的时候就是在这个地方出问题的。后来想想要将文件的属性值改为矩阵形式才能进行计算：

def fileMat(filename):
    file=open(filename,‘r‘)
    ‘‘‘读取文件的内容，readlines返回的是一个列表‘‘‘
    contain=file.readlines()
    count=len(contain)#这是文件共有count行
    ‘‘‘创建一个count x len(contain[0].split(‘,‘))-1的矩阵‘‘‘
    features=zeros((count,len(contain[0].split(‘,‘))-1))
    labels=[]
    index=0
    for line in contain:         #一行行读数据文件
        line=line.strip()
        listFormLine=line.split(‘,‘)
        ‘‘‘将listFormLine中的前len(len(listFormLine)-1)列加入到矩阵中去‘‘‘
        features[index:]=listFormLine[0:len(listFormLine)-1]
        labels.append(listFormLine[-1])  #最后一列作为类标
        index+=1
        ‘‘‘返回的features为特征矩阵，labels为类别列表‘‘‘
    return features,labels

然后计算欧式距离

‘‘‘计算欧式距离dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(vec1 - vec2)))
    并排序，并分割前k个欧氏距离、排序、计算类别比例‘‘‘
def OushiDistance(trainingSet,trainingLabelSet,testInstance):
    dist=[]
    labels=[]
    k=0
    for i in range(len(trainingSet)):
        ‘‘‘欧式距离的计算公式‘‘‘
        distance = np.sqrt(np.sum(np.square(testInstance - trainingSet[i])))
        dist.append(distance)
        k+=1
    ‘‘‘训练样本的平方根作为k‘‘‘
    k=int(math.sqrt(k))
    ‘‘‘从小到大排序后的欧氏距离的前k个下标‘‘‘
    sortIndex=np.argsort(dist)
    sortIndex=sortIndex[0:k]
    ‘‘‘统计训练标记的比例‘‘‘
    for i in sortIndex:
        ‘‘‘取欧氏距离最小的k个值的类别‘‘‘
        labels.append(trainingLabelSet[i])
    ‘‘‘统计labels中的元素的出现次数‘‘‘
    countLabels=dict(Counter(labels))
    ‘‘‘按字典的value进行从大到小排序‘‘‘
    dict1 = sorted(countLabels.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    ‘‘‘返回出现次数最多的‘‘‘
    return dict1[0][0]

 再写个测试函数

def testing():
    ‘‘‘读取测是文件，和训练文件‘‘‘
    trainingSet,trainingLabelSet=fileMat(‘trainingData.txt‘)
    testSet,testLabelSet=fileMat(‘testData.txt‘)
    testLabels=[]
    for i in range(len(testSet)):
        classify=OushiDistance(trainingSet,trainingLabelSet,testSet[i])
        testLabels.append(classify)
    print(testLabels)

总的代码如下

import numpy as np
from numpy import  *
import math
import operator
from collections import Counter
‘‘‘‘读取文件内容‘‘‘
def fileMat(filename):
    file=open(filename,‘r‘)
    ‘‘‘读取文件的内容，readlines返回的是一个列表‘‘‘
    contain=file.readlines()
    count=len(contain)#这是文件共有count行
    ‘‘‘创建一个count x len(contain[0].split(‘,‘))-1的矩阵‘‘‘
    features=zeros((count,len(contain[0].split(‘,‘))-1))
    labels=[]
    index=0
    for line in contain:         #一行行读数据文件
        line=line.strip()
        listFormLine=line.split(‘,‘)
        ‘‘‘将listFormLine中的前len(len(listFormLine)-1)列加入到矩阵中去‘‘‘
        features[index:]=listFormLine[0:len(listFormLine)-1]
        labels.append(listFormLine[-1])  #最后一列作为类标
        index+=1
        ‘‘‘返回的features为特征矩阵，labels为类别列表‘‘‘
    return features,labels
‘‘‘计算欧式距离dist = numpy.sqrt(numpy.sum(numpy.square(vec1 - vec2)))
    并排序，并分割前k个欧氏距离、排序、计算类别比例‘‘‘
def OushiDistance(trainingSet,trainingLabelSet,testInstance):
    dist=[]
    labels=[]
    k=0
    for i in range(len(trainingSet)):
        ‘‘‘欧式距离的计算公式‘‘‘
        distance = np.sqrt(np.sum(np.square(testInstance - trainingSet[i])))
        dist.append(distance)
        k+=1
    ‘‘‘训练样本的平方根作为k‘‘‘
    k=int(math.sqrt(k))
    ‘‘‘从小到大排序后的欧氏距离的前k个下标‘‘‘
    sortIndex=np.argsort(dist)
    sortIndex=sortIndex[0:k]
    ‘‘‘统计训练标记的比例‘‘‘
    for i in sortIndex:
        ‘‘‘取欧氏距离最小的k个值的类别‘‘‘
        labels.append(trainingLabelSet[i])
    ‘‘‘统计labels中的元素的出现次数‘‘‘
    countLabels=dict(Counter(labels))
    ‘‘‘按字典的value进行从大到小排序‘‘‘
    dict1 = sorted(countLabels.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    ‘‘‘返回出现次数最多的‘‘‘
    return dict1[0][0]
def testing():
    ‘‘‘读取测是文件，和训练文件‘‘‘
    trainingSet,trainingLabelSet=fileMat(‘trainingData.txt‘)
    testSet,testLabelSet=fileMat(‘testData.txt‘)
    testLabels=[]
    for i in range(len(testSet)):
        classify=OushiDistance(trainingSet,trainingLabelSet,testSet[i])
        testLabels.append(classify)
    print(testLabels)
if __name__ == ‘__main__‘:
    print(testing())

注：可以指正，请勿转载

　　

2017.7.22


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