k-近邻算法-优化约会网站的配对效果

时间：2021-09-15 04:57:36

KNN原理

1. 假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。

2. 输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。

　　a. 计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。

　　b. 对求得的所有距离进行排序（从小到大，越小表示越相似）

　　c. 取前 k （k 一般小于等于 20 ）个样本数据对应的分类标签

3. 求 k 个数据中出现次数最多的分类标签作为新数据的分类

通俗的说：给定一个数据集，对新的输入实例，在训练集中找到与该实例最邻近的k个实例，这k个实例的多数属于某个类，就把这个新输入实例分为这个类

项目案例1: 优化约会网站的配对效果

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

她希望：

  1. 工作日与魅力一般的人约会
  2. 周末与极具魅力的人约会
  3. 不喜欢的人则直接排除掉

1. 将文本记录转换为 NumPy 的解析程序

from matplotlib.font_manager import FontProperties

import matplotlib.lines as mlines

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

from numpy import *

import matplotlib

import operator
def file2matrix(filename):

    """

    导入训练数据

    :param filename: 数据文件路径

    :return: 数据矩阵returnMat和对应的类别classLabelVector

    """

    fr = open(filename)

    # 获得文件中的数据行的行数

    numberOfLines = len(fr.readlines())

    # 生成对应的空矩阵

    # 例如：zeros(2，3)就是生成一个 2*3的矩阵，各个位置上全是 0

    returnMat = zeros((numberOfLines, 3))  # prepare matrix to return

    classLabelVector = []  # prepare labels return

    fr = open(filename)

    index = 0

    for line in fr.readlines():

        # str.strip([chars]) --返回移除字符串头尾指定的字符生成的新字符串

        line = line.strip()

        # 以 '\t' 切割字符串

        listFromLine = line.split('\t')

        # 每列的属性数据

        returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]

        # 每列的类别数据，就是 label 标签数据

        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))

        index += 1

    # 返回数据矩阵returnMat和对应的类别classLabelVector

    return returnMat, classLabelVector

2. 使用Matplotlib创建散点图

import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

ax.scatter(datingDataMat[:, 0], datingDataMat[:, 1], 15.0*array(datingLabels), 15.0*array(datingLabels))

plt.show()

k-近邻算法-优化约会网站的配对效果

3. 归一化特征值，消除特征之间量级不同导致的影响

def autoNorm(dataSet):

    """

    Desc:

        归一化特征值，消除特征之间量级不同导致的影响

    parameter:

        dataSet: 数据集

    return:

        归一化后的数据集 normDataSet. ranges和minVals即最小值与范围，并没有用到

    归一化公式：

        Y = (X-Xmin)/(Xmax-Xmin)

        其中的 min 和 max 分别是数据集中的最小特征值和最大特征值。该函数可以自动将数字特征值转化为0到1的区间。

    """

    # 计算每种属性的最大值、最小值、范围

    minVals = dataSet.min(0)

    maxVals = dataSet.max(0)

    # 极差

    ranges = maxVals - minVals

    normDataSet = zeros(shape(dataSet))

    m = dataSet.shape[0]

    # 生成与最小值之差组成的矩阵

    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m, 1))

    # 将最小值之差除以范围组成矩阵

    normDataSet = normDataSet / tile(ranges, (m, 1))  # element wise divide

    return normDataSet, ranges, minVals
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)

normMat
array([[0.44832535, 0.39805139, 0.56233353],

       [0.15873259, 0.34195467, 0.98724416],

       [0.28542943, 0.06892523, 0.47449629],

       ...,

       [0.29115949, 0.50910294, 0.51079493],

       [0.52711097, 0.43665451, 0.4290048 ],

       [0.47940793, 0.3768091 , 0.78571804]])

4. K近邻算法

def classify0(inX, dataSet, labels, k):

    """

    inX: 用于分类的输入向量

    dataSet: 输入的训练样本集

    labels: 标签向量

    k: 选择最近邻居的数目

    注意：labels元素数目和dataSet行数相同；程序使用欧式距离公式.

    """

    # 求出数据集的行数

    dataSetSize = dataSet.shape[0]

    # tile生成和训练样本对应的矩阵，并与训练样本求差

    """

    tile: 列: 3表示复制的行数， 行：1／2 表示对inx的重复的次数

    例：In []: inX = [1, 2, 3]

               tile(inx, (3, 1))

        Out[]: array([[1, 2, 3],

                       [1, 2, 3],

                       [1, 2, 3]])

    """

    # 用inx（输入向量）生成和dataSet类型一样的矩阵，在减去dataSet

    diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet

    # 取平方

    sqDiffMat = diffMat ** 2

    # 将矩阵的每一行相加

    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)

    # 开方

    distances = sqDistances ** 0.5

    # 根据距离排序从小到大的排序，返回对应的索引位置

    # argsort() 是将x中的元素从小到大排列，提取其对应的index（索引），然后输出到y。

    """

    In [] : y = argsort([3, 0, 2, -1, 4, 5])

            print(y[0])

            print(y[5])

    Out[] : 3

            5

    由于最小的数是-1，它的序号是3，因此y[0] = 3, 最大的数是5，它的序号是5，因此y[5] = 5

    """

    sortedDistIndicies = distances.argsort()

    # 2. 选择距离最小的k个点

    classCount = {}

    for i in range(k):

        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]

        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1

    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

    return sortedClassCount[0][0]

5. 分类器针对约会网站的测试代码

def datingClassTest():

    """

    对约会网站的测试方法

    :return: 错误数

    """

    # 设置测试数据的的一个比例（训练数据集比例=1-hoRatio）

    hoRatio = 0.1  # 测试范围,一部分测试一部分作为样本

    # 从文件中加载数据

    datingDataMat, datingLabels = file2matrix('F:/迅雷下载/machinelearninginaction/Ch02/datingTestSet2.txt')  # load data setfrom file

    # 归一化数据

    normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)

    # m 表示数据的行数，即矩阵的第一维

    m = normMat.shape[0]

    # 设置测试的样本数量， numTestVecs:m表示训练样本的数量

    numTestVecs = int(m * hoRatio)

    print('numTestVecs=', numTestVecs)

    errorCount = 0.0

    for i in range(numTestVecs):

        # 对数据测试

        classifierResult = classify0(normMat[i, :], normMat[numTestVecs:m, :], datingLabels[numTestVecs:m], 3)

        print("the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i]))

        if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0

    print("the total error rate is: %f" % (errorCount / float(numTestVecs)))

    print(errorCount)

numTestVecs= 100
the classifier came back with: 3, the real answer is: 3
the classifier came back with: 2, the real answer is: 2
the classifier came back with: 1, the real answer is: 1

....

the classifier came back with: 1, the real answer is: 1
the classifier came back with: 3, the real answer is: 1
the total error rate is: 0.050000
5.0

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