一. 使用k近邻算法改进约会网站的配对效果
k-近邻算法的一般流程：
- 收集数据：可以使用爬虫进行数据的收集，也可以使用第三方提供的免费或收费的数据。一般来讲，数据放在txt文本文件中，按照一定的格式进行存储，便于解析及处理。
- 准备数据：使用Python解析、预处理数据。
- 分析数据：可以使用很多方法对数据进行分析，例如使用Matplotlib将数据可视化。
- 测试算法：计算错误率。
- 使用算法：错误率在可接受范围内，就可以运行k-近邻算法进行分类。
实战内容：
海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的任选，但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结，她发现自己交往过的人可以进行如下分类：
- 不喜欢的人
- 魅力一般的人
- 极具魅力的人
海伦收集约会数据已经有了一段时间，她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中，每个样本数据占据一行，总共有1000行。
海伦收集的样本数据主要包含以下3种特征：
- 每年获得的飞行常客里程数
- 玩视频游戏所消耗时间百分比
- 每周消费的冰淇淋公升数
完整代码：
import numpy as np
import operator
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt def classify0(inX, dataSet, labels, k):
'''距离计算'''
dataSetSize = dataSet.shape[0]
diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
sqDiffMat = diffMat ** 2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
distances = sqDistances ** 0.5
sortedDistIndicies = distances.argsort()
classCount = {}
'''选择距离最小的k个点'''
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
'''排序'''
sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
return sortedClassCount[0][0] def file2matrix(filename):
fr = open(filename) # 打开文件
arrayOfLines = fr.readlines() # 读取文件所有内容
numberOfLines = len(arrayOfLines) # 返回文件的行数
returnMat = np.zeros((numberOfLines, 3))
classLabelVector = []
index = 0
for line in arrayOfLines:
line = line.strip()
listFromLine = line.split('\t')
returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]
# 根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力
if listFromLine[-1] == 'didntLike':
classLabelVector.append(1)
elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':
classLabelVector.append(2)
elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':
classLabelVector.append(3)
index += 1
return returnMat, classLabelVector datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet.txt') fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:, 1], datingDataMat[:, 2], 15.0 * np.array(datingLabels), 15.0 * np.array(datingLabels))
plt.show() def autoNorm(dataSet):
'''归一化特征值:利用公式 newValue = (oldValue - min) / (max - min), 这个公式可以将任意取值范围的特征值转化为0到1区间的值'''
normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))
m = dataSet.shape[0] minVals = dataSet.min(0) # min(0) 表示返回矩阵中所有列的最小值，当min(1)时，则返回矩阵中所有行的最小值
maxVals = dataSet.max(0)
ranges = maxVals - minVals normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m, 1))
normDataSet = normDataSet / np.tile(ranges, (m, 1))
return normDataSet, ranges, minVals
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat) def datingClassTest():
hoRatio = 0.10 # 取所有数据的百分之10 filename = 'datingTestSet.txt'
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat) m = normMat.shape[0]
numTestVes = int(m * hoRatio) # 测试集数量
errorCount = 0.0 # 错误的次数
for i in range(numTestVes):
# 前100个数据作为测试集，后900个数据作为训练集
classifierResult = classify0(normMat[i, :], normMat[numTestVes:m, :], datingLabels[numTestVes:m], 4)
print('分类结果: %d, 真实类别: %d'%(classifierResult, datingLabels[i])) if (classifierResult != datingLabels[i]):
errorCount += 1.0
print('错误率: %f%%' % (errorCount / float(numTestVes) * 100))
datingClassTest() def classifyPerson():
resultList = ['讨厌', '有些喜欢', '非常喜欢']
percentTats = float(input('玩视频游戏所耗时间百分比：'))
ffMiles = float(input('每年获得的飞行常客里程数：'))
iceCream = float(input('每周消费的冰淇淋公升数：')) filename = 'datingTestSet.txt'
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat) inArr = np.array([ffMiles, percentTats, iceCream])
classifierResult = classify0((inArr - minVals) / ranges, normMat, datingLabels, 4) print('你可能%s这个人' % (resultList[classifierResult - 1])) classifyPerson()
运行结果：
二. sklearn手写数字识别系统
为了简单起见，这里构造的系统只能识别数字0到9，需要识别的数字已经使用图形处理软件，处理成具有相同的色彩和大小①：宽高是32像素×32像素的黑白图像。尽管采用文本格式存储图像不能有效地利用内存空间，但是为了方便理解，我们还是将图像转换为文本格式。
接下来，我们将使用强大的第三方Python科学计算库Sklearn构建手写数字系统。
import numpy as np
import operator
from os import listdir
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as KNN def img2Vector(filename):
'''将32*32的二进制图像转换为1*1024向量''' # 创建1*1024 的零向量
returnVect = np.zeros((1, 1024))
# 打开文件
fr = open(filename)
# 按行读取
for i in range(32):
# 读一行数据
lineStr = fr.readline()
# 每一行的前32个元素依次添加到returnVect中
for j in range(32):
returnVect[0, 32 * i + j] = int(lineStr[j]) # 返回转换后的1*1024向量
return returnVect def handwritingClassTest():
'''手写数字分类测试''' # 测试集的Labels
hwLabels = []
# 返回trainingDigits目录下的文件名
trainingFileList = listdir('trainingDigits')
# 返回文件夹下文件的个数
m = len(trainingFileList)
# 初始化训练的Mat矩阵，测试集
trainingMat = np.zeros((m, 1024))
# 从文件名中解析出训练集的类别
for i in range(m):
# 获得文件的名字
fileNameStr = trainingFileList[i]
# 获得分类的数字
classNumber = int(fileNameStr.split('_')[0])
# 将获得的类别添加到hwLabels中
hwLabels.append(classNumber)
# 将每一个文件的1*1024数据存储到trainingMat矩阵中
trainingMat[i, :] = img2Vector('trainingDigits/%s' % (fileNameStr))
# 构建KNN分类器
neigh = KNN(n_neighbors=3, algorithm='auto')
# 拟合模型，trainingMat为训练矩阵，hwLabels为对应的标签
neigh.fit(trainingMat,hwLabels)
# 返回testDigits目录下的文件列表
testFileList = listdir('testDigits')
# 错误检测计数
errorCount = 0.0
# 测试集的数量
mTest = len(testFileList)
# 从文件中解析出测试集的类别并进行分类
for i in range(mTest):
# 获得文件的名字
fileNameStr = testFileList[i]
# 获得分类的数字
classNumber = int(fileNameStr.split('_')[0])
# 获得测试集的1*1024向量，用于训练
vectorUnderTest = img2Vector('testDigits/%s' % (fileNameStr))
# 获得预测结果
classifierResult = neigh.predict(vectorUnderTest) print('分类返回结果为：%d\t真是结果为：%d' % (classifierResult, classNumber)) if classifierResult != classNumber:
errorCount += 1.0
print('总共错了 %d 个数据\n错误率为：%f%%' % (errorCount, errorCount / mTest * 100)) handwritingClassTest()
运行结果：
