Python实现KNN分类算法 用Python实现KNN分类算法
玉米味土豆片 人气:0KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了，所谓KNN即为K-NearestNeighbor（K个最邻近样本节点）。在进行分类之前KNN分类器会读取较多数量带有分类标签的样本数据作为分类的参照数据，当它对类别未知的样本进行分类时，会计算当前样本与所有参照样本的差异大小；该差异大小是通过数据点在样本特征的多维度空间中的距离来进行衡量的，也就是说，如果两个样本点在在其特征数据多维度空间中的距离越近，则这两个样本点之间的差异就越小，这两个样本点属于同一类别的可能性就越大。KNN分类算法利用这一基本的认知，通过计算待预测样本点与参照样本空间中所有的样本的距离，并找到K个距离该样本点最近的参照样本点，统计出这最邻近的K个样本点中占比数量最多的类别，并将该类别作为预测结果。
KNN的模型十分简单，没有涉及到模型的训练，每一次预测都需要计算该点与所有已知点的距离，因此随着参照样本集的数量增加，KNN分类器的计算开销也会呈比例增加，并且KNN并不适合数量很少的样本集。并且KNN提出之后，后续很多人提出了很多改进的算法，分别从提高算法速率和提高算法准确率两个方向，但是都是基于“距离越近，相似的可能性越大”的原则。这里利用Python实现了KNN最原始版本的算法，数据集使用的是机器学习课程中使用得非常多的莺尾花数据集，同时我在原数据集的基础上向数据集中添加了少量的噪声数据，测试KNN算法的鲁棒性。
数据集用得是莺尾花数据集，下载地址。
数据集包含90个数据（训练集），分为2类，每类45个数据，每个数据4个属性
Sepal.Length（花萼长度），单位是cm;
Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm;
Petal.Length（花瓣长度），单位是cm;
Petal.Width（花瓣宽度），单位是cm;
分类种类： Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾）
之前主打C++，近来才学的Python，今天想拿实现KNN来练练手，下面上代码：
#coding=utf-8
import math
#定义鸢尾花的数据类
class Iris:
data=[]
label=[]
pass
#定义一个读取莺尾花数据集的函数
def load_dataset(filename="Iris_train.txt"):
f=open(filename)
line=f.readline().strip()
propty=line.split(',')#属性名
dataset=[]#保存每一个样本的数据信息
label=[]#保存样本的标签
while line:
line=f.readline().strip()
if(not line):
break
temp=line.split(',')
content=[]
for i in temp[0:-1]:
content.append(float(i))
dataset.append(content)
label.append(temp[-1])
total=Iris()
total.data=dataset
total.label=label
return total#返回数据集
#定义一个Knn分类器类
class KnnClassifier:
def __init__(self,k,type="Euler"):#初始化的时候定义正整数K和距离计算方式
self.k=k
self.type=type
self.dataloaded=False
def load_traindata(self,traindata):#加载数据集
self.data=traindata.data
self.label=traindata.label
self.label_set=set(traindata.label)
self.dataloaded=True#是否加载数据集的标记
def Euler_dist(self,x,y):# 欧拉距离计算方法，x、y都是向量
sum=0
for i,j in zip(x,y):
sum+=math.sqrt((i-j)**2)
return sum
def Manhattan_dist(self,x,y):#曼哈顿距离计算方法，x、y都是向量
sum=0
for i,j in zip(x,y):
sum+=abs(i-j)
return sum
def predict(self,temp):#预测函数，读入一个预测样本的数据，temp是一个向量
if(not self.dataloaded):#判断是否有训练数据
print "No train_data load in"
return
distance_and_label=[]
if(self.type=="Euler"):#判断距离计算方式，欧拉距离或者曼哈顿距离
for i,j in zip(self.data,self.label):
dist=self.Euler_dist(temp,i)
distance_and_label.append([dist,j])
else:
if(self.type=="Manhattan"):
for i,j in zip(self.data,self.label):
dist=self.Manhattan_dist(temp,i)
distance_and_label.append([dist,j])
else:
print "type choice error"
#获取K个最邻近的样本的距离和类别标签
neighborhood=sorted(distance_and_label,cmp=lambda x,y : cmp(x[0],y[0]))[0:self.k]
neighborhood_class=[]
for i in neighborhood:
neighborhood_class.append(i[1])
class_set=set(neighborhood_class)
neighborhood_class_count=[]
print "In k nearest neighborhoods:"
#统计该K个最邻近点中各个类别的个数
for i in class_set:
a=neighborhood_class.count(i)
neighborhood_class_count.append([i,a])
print "class: ",i," count: ",a
result=sorted(neighborhood_class_count,cmp=lambda x,y : cmp(x[1],y[1]))[-1][0]
print "result: ",result
return result#返回预测的类别
if __name__ == '__main__':
traindata=load_dataset()#training data
testdata=load_dataset("Iris_test.txt")#testing data
#新建一个Knn分类器的K为20，默认为欧拉距离计算方式
kc=KnnClassifier(20)
kc.load_traindata(traindata)
predict_result=[]
#预测测试集testdata中所有待预测样本的结果
for i,j in zip(testdata.data,testdata.label):
predict_result.append([i,kc.predict(i),j])
correct_count=0
#将预测结果和正确结果进行比对，计算该次预测的准确率
for i in predict_result:
if(i[1]==i[2]):
correct_count+=1
ratio=float(correct_count)/len(predict_result)
print "correct predicting ratio",ratio
测试集中11个待测样本点的分类结果：
In k nearest neighborhoods: class: Iris-setosa count: 20 result: Iris-setosa In k nearest neighborhoods: class: Iris-setosa count: 20 result: Iris-setosa In k nearest neighborhoods: class: Iris-setosa count: 20 result: Iris-setosa In k nearest neighborhoods: class: Iris-setosa count: 20 result: Iris-setosa In k nearest neighborhoods: class: Iris-setosa count: 20 result: Iris-setosa In k nearest neighborhoods: class: Iris-versicolor count: 20 result: Iris-versicolor In k nearest neighborhoods: class: Iris-versicolor count: 20 result: Iris-versicolor In k nearest neighborhoods: class: Iris-versicolor count: 20 result: Iris-versicolor In k nearest neighborhoods: class: Iris-versicolor count: 20 result: Iris-versicolor In k nearest neighborhoods: class: Iris-versicolor count: 20 result: Iris-versicolor In k nearest neighborhoods: class: Iris-setosa count: 18 class: Iris-versicolor count: 2 result: Iris-setosa correct predicting ratio 0.909090909091
KNN中对距离的计算有很多种方法，不同的方法适用于不同的数据集，该代码中只实现了欧拉距离和曼哈顿距离两种计算方式；测试集中的数据是从原数据集中抽离出来的，数据量不是很大，结果并不能很好地体现KNN的性能，所以程序运行结果仅供参考。
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