从零开始构造邻近分类器KNN

GeekQiaQia 发布于2019-07-30 15:15 / 3381人阅读

摘要：起步本章介绍如何自行构造分类器，这个分类器的实现上算是比较简单的了。不过这可能需要你之前阅读过这方面的知识。在预测函数中，需要依次计算测试样本与数据集中每个样本的距离。筛选出前个，采用多数表决的方式。测试还是使用中提供的虹膜数据。

起步

本章介绍如何自行构造 KNN 分类器，这个分类器的实现上算是比较简单的了。不过这可能需要你之前阅读过这方面的知识。

前置阅读

分类算法之邻近算法:KNN（理论篇）

分类算法之邻近算法:KNN（应用篇）

欧拉公式衡量距离

关于距离的测量方式有多种，这边采用欧拉距离的测量方式:

$$ d(x,y) = sqrt{sum_{i=0}^n(x_i-y_i)^2} $$

对应的 python 代码:

import math
def euler_distance(point1: list, point2: list) -> float:
    """
    计算两点之间的欧拉距离，支持多维
    """
    distance = 0.0
    for a, b in zip(point1, point2):
        distance += math.pow(a - b, 2)
    return math.sqrt(distance)

KNN 分类器

import collections
import numpy as np
class KNeighborsClass(object):
    def __init__(self, n_neighbors=5):
        self.n_neighbors = n_neighbors

    def fit(self, data_set, labels):
        self.data_set = data_set
        self.labels = labels

    def predict(self, test_row):
        dist = []
        for v in self.data_set:
            dist.append(euler_distance(v, test_row))
        dist = np.array(dist)
        sorted_dist_index = np.argsort(dist) # 根据元素的值从大到小对元素进行排序，返回下标

        # 根据K值选出分类结果, ["A", "B", "B", "A", ...]
        class_list = [ self.labels[ sorted_dist_index[i] ] for i in range(self.n_neighbors)]
        result_dict = collections.Counter(class_list)   # 计算各个分类出现的次数
        ret = sorted(result_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 采用多数表决，即排序后的第一个分类
        return ret[0][0]

这个分类器不需要训练，因此在 fit 函数中仅仅保存其数据集和结果集即可。在预测函数中，需要依次计算测试样本与数据集中每个样本的距离。筛选出前 K 个，采用多数表决的方式。

测试

还是使用 sklearn 中提供的虹膜数据。

if __name__ == "__main__":
    from sklearn import datasets
    iris = datasets.load_iris()
    knn = KNeighborsClass(n_neighbors=5)
    knn.fit(iris.data, iris.target)
    predict = knn.predict([0.1, 0.2, 0.3, 0.4])
    print(predict)  # output: 1

GPU云服务器云服务器 knn 聚类分类从零开始 linux从零开始 python从零开始

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/41137.html

分类算法之邻近算法:KNN（应用篇）

摘要：起步这次使用的训练集由模块提供，关于虹膜一种鸢尾属植物的数据。它的品种分类有山鸢尾，变色鸢尾，菖蒲锦葵三种。构造分类器参数级是指定获取个邻近点。训练训练的函数一般就是测试模拟一些测试数据，使用刚刚的模型进行预测起步这次使用的训练集由 sklearn 模块提供，关于虹膜（一种鸢尾属植物）的数据。 showImg(https://segmentfault.com/img/remote/...

zilu 2019-07-31 11:02 评论0 收藏0
k-邻近算法（kNN）

摘要：邻近算法算法背景假设我们要给一堆音乐分类，我们可以分成摇滚，民谣，戏曲等等，摇滚的音乐激昂，节奏快。这种基于某一特征出现的次数来区分事物的算法，我们使用邻近算法。 k-邻近算法算法背景假设我们要给一堆mp3音乐分类，我们可以分成摇滚，民谣，戏曲等等，摇滚的音乐激昂，节奏快。民谣舒缓节奏慢，但是摇滚中也有可能存在舒缓节奏慢点旋律，同理民谣中也会有激昂，快的旋律。那么如何区分他们呢，...

william 2019-07-30 14:41 评论0 收藏0