机器学习实战之KNN算法

本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先，讲讲写本系列教程的原因：第一，《机器学习实战》的代码由Python2编写，有些代码在Python3上运行已会报错，本教程基于Python3进行代码的修订；第二：之前看了一些机器学习的书籍，没有进行记录，很快就忘记掉了，通过编写教程也是一种复习的过程；第三，机器学习相对于爬虫和数据分析而言，学习难度更大，希望通过本系列文字教程，让读者在学习机器学习的路上少走弯路。

本系列教程特点：

• 基于《机器学习实战》
• 尽量避免讲太多数学公式，通过简单直白的方式讲解各算法的原理
• 对于算法实现的代码进行详细讲解

哪些读者可以食用：

• 了解机器学习的基本术语
• 会Python语言
• 会numpy和pandas库的使用

k-近邻算法（KNN）原理

KNN算法为分类算法。一句老话来描述KNN算法：“近朱者赤，近墨者黑”。 算法原理：计算测试样本与每个训练样本的距离（距离计算方法见下文），取前k个距离最小的训练样本，最后选择这k个样本中出现最多的分类，作为测试样本的分类。 如图所示，绿色的为测试样本，当k取3时，该样本就属于红色类；当k取5时，就属于蓝色类了。所以k值的选择很大程度影响着该算法的结果，通常k的取值不大于20。

KNN算法原理

介绍完原理后，看看KNN算法的伪代码流程：

1. 计算测试样本与所有训练样本的距离
2. 对距离进行升序排序，取前k个
3. 计算k个样本中最多的分类

KNN之约会对象分类

问题描述与数据情况

海伦使用约会网站寻找约会对象。经过一段时间之后，她发现曾交往过三种类型的人:

• 不喜欢的人
• 魅力一般的人
• 极具魅力的人

这里海伦收集了1000行数据，有三个特征：每年获得的飞行常客里程数；玩视频游戏所耗时间百分比；每周消费的冰淇淋公升数。以及对象的类型标签，如图所示。

数据情况

解析数据

1. import numpy as np
2. import operator
3. ``
4. def file2matrix(filename):
5.    fr = open(filename)
6.    arrayOLines = fr.readlines()
7.    numberOflines = len(arrayOLines)
8.    returnMat = np.zeros((numberOflines, 3))
9.    classLabelVector = []
10.    index = 0
11.    for line in arrayOLines:
12.        line = line.strip()
13.        listFromLine = line.split('\t')
14.        returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]
15.        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
16.        index = index + 1
17.    return returnMat, classLabelVector

定义解析数据的函数：4-9行：读取文件，并获取文件行数，创建一个文件行数（1000行）和3列的Numpy全0数组，创建用于存放类标签的classLabelVector列表。 10-17行：对文件进行循环遍历，对前三列数据存放到returnMat数组中，最后一列存放到classLabelVector列表中。结果如图所示。

解析数据

上面的代码为书中所写，其实用pandas读取数据后再出来是很方便了，代码如下：

1. import numpy as np
2. import operator
3. import pandas as pd
4. ``
5. def file2matrix(filename):
6.    data = pd.read_table(open(filename), sep='\t', header=None)
7.    returnMat = data[[0,1,2]].values
8.    classLabelVector = data[3].values
9.    return returnMat, classLabelVector

归一化

由于特征间的数值差别太大，在计算距离时，数值大的属性会对结果产生更大的影响，这里需要对数据进行归一化：new = (old-min)/(max-min)。代码如下：

1. def autoNorm(dataSet):
2.    minval = dataSet.min(0)
3.    maxval = dataSet.max(0)
4.    ranges = maxval - minval
5.    normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))
6.    m = dataSet.shape[0]
7.    normDataSet = dataSet - np.tile(minval, (m,1))
8.    normDataSet = normDataSet/np.tile(ranges, (m,1))
9.    return normDataSet, ranges, minval

传入的参数为测试数据（就是returnMat）；首先按0轴（也就是按列）进行min和max的计算，如图所示进行简单的示例；然后构造和数据（normDataSet）一样大小的0矩阵； tile函数的用法读者可以自行百度，这里看下使用后的案例，作用就是让一维数组重复m行，如图所示，这样就可以进行数据归一化的计算。

示例

示例

结果\

KNN算法

这里使用的距离为欧式距离，公式为：

欧式距离

1. def classify(inX, dataSet, labels, k):
2.    dataSize = dataSet.shape[0]
3.    diffMat = np.tile(inX, (dataSize,1)) -dataSet
4.    sqdiffMat = diffMat ** 2
5.    sqDistance = sqdiffMat.sum(axis = 1)
6.    distances = sqDistance ** 0.5
7.    sortedDist = distances.argsort()
8.    classCount ={}
9.    for i in range(k):
10.        voteIlable = labels[sortedDist[i]]
11.        classCount[voteIlable] = classCount.get(voteIlable, 0) + 1
12.    sortedClassCount = sorted(classCount.items(),
13.                             key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
14.    return sortedClassCount[0][0]

inX为训练数据；dataSet为测试数据，labels为类别标签；k为取值; 2-6行：计算欧式距离; 7-最后：对计算的距离进行索引排序（argsort），然后对字典进行排序，获取值最多的分类。

对分类器进行测试

这里选择前10%数据做为测试样本，进行分类器的测试。

1. def test():
2.    r = 0.1
3.    X, y = file2matrix('数据/datingTestSet2.txt')
4.    new_X, ranges, minval = autoNorm(X)
5.    m = new_X.shape[0]
6.    numTestVecs = int(m*r)
7.    error = 0.0
8.    for i in range(numTestVecs):
9.        result = classify(new_X[i, :],new_X[numTestVecs:m, :], y[numTestVecs:m], 3)
10.        print('分类结果: %d, 真实数据: %d' %(result, y[i]))
11.        if (result != y[i]):
12.            error = error + 1.0
13.    print('错误率: %f' % (error/float(numTestVecs)))

结果

测试系统

最后，编写一个简单的测试系统，该代码通过人为的输入三个属性特征，可以自动得到该约会对象的分类标签。

1. def system():
2.    style = ['不喜欢', '一般', '喜欢']
3.    ffmile = float(input('飞行里程'))
4.    game = float(input('游戏'))
5.    ice = float(input('冰淇淋'))
6.    X, y = file2matrix('数据/datingTestSet2.txt')
7.    new_X, ranges, minval = autoNorm(X)
8.    inArr = np.array([ffmile, game, ice])
9.    result = classify((inArr - minval)/ranges, new_X, y, 3)
10.    print('这个人', style[result - 1])

结果

算法优缺点

• 优点：精度高，对异常值不敏感
• 缺点：计算复杂（想想每个测试样本都要与训练样本继续距离计算）

作者：罗罗攀，Python中文社区专栏作者，《从零开始学网络爬虫》图书作者。专栏地址： www.jianshu.com/u/9104ebf5e…

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