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#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
'''
Created on Sep 16, 2010
Update on 2017-05-18
Author: Peter Harrington/羊三/小瑶
GitHub: https://github.com/apachecn/AiLearning
'''
from __future__ import print_function
from numpy import *
# 导入科学计算包numpy和运算符模块operator
import operator
from os import listdir
from collections import Counter
def createDataSet():
"""
创建数据集和标签
调用方式
import kNN
group, labels = kNN.createDataSet()
"""
group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])
labels = ['A', 'A', 'B', 'B']
return group, labels
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
"""
inx[1,2,3]
DS=[[1,2,3],[1,2,0]]
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.
预测数据所在分类可在输入下列命令
kNN.classify0([0,0], group, labels, 3)
"""
# -----------实现 classify0() 方法的第一种方式----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# 1. 距离计算
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
In [8]: tile(inx, (3, 1))
Out[8]:
array([[1, 2, 3],
[1, 2, 3],
[1, 2, 3]])
In [9]: tile(inx, (3, 2))
Out[9]:
array([[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3],
[1, 2, 3, 1, 2, 3]])
"""
diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
"""
欧氏距离: 点到点之间的距离
第一行: 同一个点 到 dataSet的第一个点的距离。
第二行: 同一个点 到 dataSet的第二个点的距离。
...
第N行: 同一个点 到 dataSet的第N个点的距离。
[[1,2,3],[1,2,3]]-[[1,2,3],[1,2,0]]
(A1-A2)^2+(B1-B2)^2+(c1-c2)^2
"""
# 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。
# 例如:y=array([3,0,2,1,4,5]) 则,x[3]=-1最小,所以y[0]=3;x[5]=9最大,所以y[5]=5。
# print 'distances=', distances
sortedDistIndicies = distances.argsort()
# print 'distances.argsort()=', sortedDistIndicies
# 2. 选择距离最小的k个点
classCount = {}
for i in range(k):
# 找到该样本的类型
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
# 在字典中将该类型加一
# 字典的get方法
# 如:list.get(k,d) 其中 get相当于一条if...else...语句,参数k在字典中,字典将返回list[k];如果参数k不在字典中则返回参数d,如果K在字典中则返回k对应的value值
# l = {5:2,3:4}
# print l.get(3,0)返回的值是4;
# Print l.get(1,0)返回值是0;
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
# 3. 排序并返回出现最多的那个类型
# 字典的 items() 方法,以列表返回可遍历的(键,值)元组数组。
# 例如:dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7} print "Value : %s" % dict.items() Value : [('Age', 7), ('Name', 'Zara')]
# sorted 中的第2个参数 key=operator.itemgetter(1) 这个参数的意思是先比较第几个元素
# 例如:a=[('b',2),('a',1),('c',0)] b=sorted(a,key=operator.itemgetter(1)) >>>b=[('c',0),('a',1),('b',2)] 可以看到排序是按照后边的0,1,2进行排序的,而不是a,b,c
# b=sorted(a,key=operator.itemgetter(0)) >>>b=[('a',1),('b',2),('c',0)] 这次比较的是前边的a,b,c而不是0,1,2
# b=sorted(a,key=opertator.itemgetter(1,0)) >>>b=[('c',0),('a',1),('b',2)] 这个是先比较第2个元素,然后对第一个元素进行排序,形成多级排序。
sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
# ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# 实现 classify0() 方法的第二种方式
# """
# 1. 计算距离
# 欧氏距离: 点到点之间的距离
# 第一行: 同一个点 到 dataSet的第一个点的距离。
# 第二行: 同一个点 到 dataSet的第二个点的距离。
# ...
# 第N行: 同一个点 到 dataSet的第N个点的距离。
# [[1,2,3],[1,2,3]]-[[1,2,3],[1,2,0]]
# (A1-A2)^2+(B1-B2)^2+(c1-c2)^2
# inx - dataset 使用了numpy broadcasting,见 https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/user/basics.broadcasting.html
# np.sum() 函数的使用见 https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.sum.html
# """
# dist = np.sum((inx - dataset)**2, axis=1)**0.5
# """
# 2. k个最近的标签
# 对距离排序使用numpy中的argsort函数, 见 https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.13.0/reference/generated/numpy.sort.html#numpy.sort
# 函数返回的是索引,因此取前k个索引使用[0 : k]
# 将这k个标签存在列表k_labels中
# """
# k_labels = [labels[index] for index in dist.argsort()[0 : k]]
# """
# 3. 出现次数最多的标签即为最终类别
# 使用collections.Counter可以统计各个标签的出现次数,most_common返回出现次数最多的标签tuple,例如[('lable1', 2)],因此[0][0]可以取出标签值
# """
# label = Counter(k_labels).most_common(1)[0][0]
# return label
# ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
def test1():
"""
第一个例子演示
"""
group, labels = createDataSet()
print(str(group))
print(str(labels))
print(classify0([0.1, 0.1], group, labels, 3))
# ----------------------------------------------------------------------------------------
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
def autoNorm(dataSet):
"""
归一化特征值,消除属性之间量级不同导致的影响
:param 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
# -------第一种实现方式---start-------------------------
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
# -------第一种实现方式---end---------------------------------------------
# # -------第二种实现方式---start---------------------------------------
# norm_dataset = (dataset - minvalue) / ranges
# # -------第二种实现方式---end---------------------------------------------
return normDataSet, ranges, minVals
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('db/2.KNN/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)
def img2vector(filename):
"""
将图像数据转换为向量
:param filename: 图片文件 因为我们的输入数据的图片格式是 32 * 32的
:return: 一维矩阵
该函数将图像转换为向量:该函数创建 1 * 1024 的NumPy数组,然后打开给定的文件,
循环读出文件的前32行,并将每行的头32个字符值存储在NumPy数组中,最后返回数组。
"""
returnVect = zeros((1, 1024))
fr = open(filename)
for i in range(32):
lineStr = fr.readline()
for j in range(32):
returnVect[0, 32 * i + j] = int(lineStr[j])
return returnVect
def handwritingClassTest():
# 1. 导入数据
hwLabels = []
trainingFileList = listdir('db/2.KNN/trainingDigits') # load the training set
m = len(trainingFileList)
trainingMat = zeros((m, 1024))
# hwLabels存储0~9对应的index位置, trainingMat存放的每个位置对应的图片向量
for i in range(m):
fileNameStr = trainingFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0] # take off .txt
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
hwLabels.append(classNumStr)
# 将 32*32的矩阵->1*1024的矩阵
trainingMat[i, :] = img2vector('db/2.KNN/trainingDigits/%s' % fileNameStr)
# 2. 导入测试数据
testFileList = listdir('db/2.KNN/testDigits') # iterate through the test set
errorCount = 0.0
mTest = len(testFileList)
for i in range(mTest):
fileNameStr = testFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0] # take off .txt
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
vectorUnderTest = img2vector('db/2.KNN/testDigits/%s' % fileNameStr)
classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
print("the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr))
if (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0
print("\nthe total number of errors is: %d" % errorCount)
print("\nthe total error rate is: %f" % (errorCount / float(mTest)))
if __name__ == '__main__':
# test1()
# datingClassTest()
handwritingClassTest()