文章目录
- 机器学习基础
- 机器学习的关键术语
- k-近邻算法（KNN）
- 准备：使用python导入数据
- 实施kNN分类算法
- 示例：使用kNN改进约会网站的配对效果
- 准备数据：从文本文件中解析数据
- 分析数据
- 准备数据：归一化数值
- 测试算法：作为完整程序验证分类器
- 手写识别系统
机器学习基础
机器学习的关键术语
1、属性：将一种事务分类的特征值称为属性，例如我们在做鸟类分类时，我们可以将体重、翼展、脚蹼、后背颜色作为特征,特征通常时训练样本的列，它们是独立测量得到的结果，多个特征联系在一起共同组成一个训练样本
2、目标变量：就是我们要分类的那个结果
3、训练集和测试集：训练集作为算法的输入，用于训练模型，测试集用于检验训练的效果
k-近邻算法（KNN）
主要思想：我们先将已知标签的数据以及对应的标签输入，当输入未知标签的数据时，我们希望根据输入的特征值来判断该数据的特征值，我们先计算该数据与我们已知标签的数据的距离，并将距离排序，取前k个数据，根据前k个数据中出现次数最多的数据的标签作为新数据标签的分类
kNN算法主要是用于分类的一种算法
准备：使用python导入数据
from numpy import *
# kNN排序时将使用这个模块提供好的函数
import operatordef createDataSet():group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])labels = ['A', 'A', 'B', 'B']return group, labels
实施kNN分类算法
def classify0(inX, dataSet, labels, k):dataSetSize = dataSet.shape[0]diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1) - dataSet)sqDiffMat = diffMat ** 2sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)distances = sqDistances ** 0.5sortedDistIndicies = distances.argsort()classCount = {}for i in range(k):voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key = operator.itemgetter(1), reverse= True)return sortedClassCount[0][0]
这里先说一下shape函数，只做简单说明，shape函数用于确定array的维度比如
group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])
print(group.shape)
这里输出的结果是（4，2）
也就是说返回的是矩阵或者数组每一维的长度，返回的结果是一个元组（tuple）,元组和例表的区别不能忘记，元组不可修改，列表可以修改
tile()函数，tile是numpy模块中的一个函数，用于矩阵的复制，tile(A, reps), A表示我们要操作的矩阵，reps是我们复制的参数，可以是一个数也可以是一个矩阵(4, 2)，tile(A, (4, 2))表示将A矩阵的列复制4次，行复制两次
argsort()方法，对数组进行排序，这里返回的是排序后的下标这和C++中的sort()方法不同
argsort()实现倒序排序
group = array([2, 3, 5, 4])
x = argsort(-group)
print(x)
字典中的get()方法
python中对于非数值型数据进行排序，例如字典
sorted(iterable, cmp=None, key=None, reverse=False)
iterable是一个迭代器，
cmp是比较的函数，这个具有两个参数，参数的值都是从可迭代对象中取出，此函数必须遵守的规则为，大于则返回1，小于则返回-1，等于则返回0。
key – 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
reverse – 排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),key = operator.itemgetter(1), reverse= True)
python中的items()返回的是一个列表，iteritems()返回一个迭代器， itemgetter()方法可用于指定关键字排序，operator.itemgetter(1)是按字典中的值进行排序，reverse= True按降序排序，python3已经不支持iteritems()，这里用items()即可。
字典中的get()方法
dict_name.get(key, default = None)
key是我们要查找字典中的key，如果存在则返回对应的值，如果不存在就返回第二个我们设置的参数，当我们没设置时，默认返回None
示例：使用kNN改进约会网站的配对效果
准备数据：从文本文件中解析数据
from numpy import *def file2matrix(filename):fr = open(filename)arrarOLines = fr.readlines()numberOfLines = len(arrarOLines)returnMat = zeros((numberOfLines, 3))classLabelVector = []index = 0for line in arrarOLines:line = line.strip()listFromLine = line.split('\t')# 将数据的前三行直接存入特征矩阵returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]# 将字符串映射成数字if listFromLine[-1] == 'didntLike':classLabelVector.append(1)elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':classLabelVector.append(2)elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':classLabelVector.append(3)index += 1return returnMat, classLabelVector
分析数据
from numpy import *
# kNN排序时将使用这个模块提供好的函数
import operator
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as pltdef createDataSet():group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])labels = ['A', 'A', 'B', 'B']return group, labelsdef classify0(inX, dataSet, labels, k):dataSetSize = dataSet.shape[0]diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSetsqDiffMat = diffMat ** 2sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)distances = sqDistances ** 0.5sortedDistIndicies = distances.argsort()classCount = {}for i in range(k):voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key = operator.itemgetter(1), reverse= True)return sortedClassCount[0][0]# [group, labels] = createDataSet()
# m = classify0([0, 0], group, labels, 2)
# print(m)def file2matrix(filename):fr = open(filename)arrarOLines = fr.readlines()numberOfLines = len(arrarOLines)returnMat = zeros((numberOfLines, 3))classLabelVector = []index = 0for line in arrarOLines:line = line.strip()listFromLine = line.split('\t')# 将数据的前三行直接存入特征矩阵returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]# 将字符串映射成数字if listFromLine[-1] == 'didntLike':classLabelVector.append(1)elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':classLabelVector.append(2)elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':classLabelVector.append(3)index += 1return returnMat, classLabelVectordatingDataMat, datingLabels = file2matrix('C:/Users/cxy/OneDrive/桌面/datingTestSet.txt')fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:, 1], datingDataMat[:, 2], 15.0*array(datingLabels), 15.0*array(datingLabels))
plt.show()
结果截图：
add_subplot(x)中参数的含义：
这里前两个表示几*几的网格，最后一个表示第几子图
可能说的有点绕口，下面上程序作图一看说明就明白
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize = (5,5))
ax = fig.add_subplot(221)
ax = fig.add_subplot(222)
ax = fig.add_subplot(223)
ax = fig.add_subplot(224)
scatter()方法
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)
x，y：长度相同的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。
s：点的大小，默认 20，也可以是个数组，数组每个参数为对应点的大小。
c：点的颜色，默认蓝色 ‘b’，也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。
marker：点的样式，默认小圆圈 ‘o’。
cmap：Colormap，默认 None，标量或者是一个 colormap 的名字，只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。
norm：Normalize，默认 None，数据亮度在 0-1 之间，只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。
vmin，vmax：：亮度设置，在 norm 参数存在时会忽略。
alpha：：透明度设置，0-1 之间，默认 None，即不透明。
linewidths：：标记点的长度。
edgecolors：：颜色或颜色序列，默认为 ‘face’，可选值有 ‘face’, ‘none’, None。
plotnonfinite：：布尔值，设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。
**kwargs：：其他参数。
我们主要用到的是前四个参数，第一个参数是我们要画散点图的横坐标，第二个是纵坐标，第三个散点图中点的颜色，第四个散点图中点的大小
准备数据：归一化数值
def autoNorm(dataSet):minVals = dataSet.min(0)maxVals = dataSet.max(0)ranges = maxVals - minValsnormDataSet = zeros(shape(dataSet))m = dataSet.shape[0]normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m, 1))normDataSet = normDataSet / tile(ranges, (m, 1))return normDataSet, ranges, minValsnormMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
print(normMat)
min()、max()方法
minVals = dataSet.min(0） 返回dataSet中每一列中的最小值数组
minVals = dataSet.min(1) 返回dataSet中每一行中的最小值数组
测试算法：作为完整程序验证分类器
def datingClassTest():hoRatio = 0.10datingDataMat, datingLabels = file2matrix('C:/Users/cxy/OneDrive/桌面/datingTestSet.txt')normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)m = normMat.shape[0]numTestVecs = int(m*hoRatio)errorCount = 0.0for i in range(numTestVecs):classifierResult = classify0(normMat[i, :], normMat[numTestVecs:m, :], datingLabels[numTestVecs:m], 3)print(f"the classifier came back with: {classifierResult}, the real answer is : {datingLabels[i]}")if classifierResult != datingLabels[i]:errorCount += 1.0print(f"the total error rate is : {errorCount / float(numTestVecs)}")datingClassTest();
手写识别系统
from numpy import *
# kNN排序时将使用这个模块提供好的函数
import operator
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as pltdef createDataSet():group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])labels = ['A', 'A', 'B', 'B']return group, labelsdef classify0(inX, dataSet, labels, k):dataSetSize = dataSet.shape[0]diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSetsqDiffMat = diffMat ** 2sqDistances = sqDiffMat.sum(axis = 1)distances = sqDistances ** 0.5sortedDistIndicies = distances.argsort()classCount = {}for i in range(k):voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key = operator.itemgetter(1), reverse= True)return sortedClassCount[0][0]# [group, labels] = createDataSet()
# m = classify0([0, 0], group, labels, 2)
# print(m)def file2matrix(filename):fr = open(filename)arrarOLines = fr.readlines()numberOfLines = len(arrarOLines)returnMat = zeros((numberOfLines, 3))classLabelVector = []index = 0for line in arrarOLines:line = line.strip()listFromLine = line.split('\t')# 将数据的前三行直接存入特征矩阵returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]# 将字符串映射成数字if listFromLine[-1] == 'didntLike':classLabelVector.append(1)elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':classLabelVector.append(2)elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':classLabelVector.append(3)index += 1return returnMat, classLabelVector# datingDataMat, datingLabels = file2matrix('C:/Users/cxy/OneDrive/桌面/datingTestSet.txt')
# print(datingDataMat)
# fig = plt.figure()
# ax = fig.add_subplot(111)
# ax.scatter(datingDataMat[:, 1], datingDataMat[:, 2], 15.0*array(datingLabels), 15.0*array(datingLabels))
# plt.show()def autoNorm(dataSet):minVals = dataSet.min(0)maxVals = dataSet.max(0)ranges = maxVals - minValsnormDataSet = zeros(shape(dataSet))m = dataSet.shape[0]normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m, 1))normDataSet = normDataSet / tile(ranges, (m, 1))return normDataSet, ranges, minVals# normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
# print(normMat)# def datingClassTest():
# hoRatio = 0.10
# datingDataMat, datingLabels = file2matrix('C:/Users/cxy/OneDrive/桌面/datingTestSet.txt')
# normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
# m = normMat.shape[0]
# numTestVecs = int(m*hoRatio)
# errorCount = 0.0
# for i in range(numTestVecs):
# classifierResult = classify0(normMat[i, :], normMat[numTestVecs:m, :], datingLabels[numTestVecs:m], 3)
# print(f"the classifier came back with: {classifierResult}, the real answer is : {datingLabels[i]}")
# if classifierResult != datingLabels[i]:
# errorCount += 1.0
# print(f"the total error rate is : {errorCount / float(numTestVecs)}")
#
# datingClassTest();def classifyPerson():resultList = ['not at all', 'in small doses', 'in large doses']percentTats = float(input("percentage of time spent playing video games?"))ffMiles = float(input("frequent flier miles earned per year?"))iceCream = float(input("liters of ice cream consumed per year?"))datingDataMat, datingLabels = file2matrix('C:/Users/cxy/OneDrive/桌面/datingTestSet.txt')normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)inArr = array([ffMiles, percentTats, iceCream])classifierResult = classify0((inArr - minVals) / ranges, normMat, datingLabels, 3)print(f"You will probably like this person: {resultList[classifierResult - 1]}")classifyPerson()
