用python3來實現對機器學習實戰上面的例項

這是我對機器學習實戰中的knn演算法實現，以及對**的理解。

首先我是用的資料集是機器學習實戰中的例項,我是用python3實現的。**以及檔案全部在我的github

首先我們這個演算法用的是歐氏距離公式，

我們平常所用的就是歐式距離公式，歐氏距離也可以用來求多個維度的點的距離。

首先讓我們引入所需要的包

from numpy import *

import operator

def

createdataset
(): group = array([[1.0, 1.1],[1.0, 1.1],[0, 0], [0, 0.1]])
labels = ['a', 'a', 'b', 'b']
return group, labels

group, labels = createdataset()

print(group)
print(labels)

[[1.

1.1]
[1.1.1]
[0.0. ]
[0.0.1]]
['a', 'a', 'b', 'b']

def

classify0
(inx, dataset, labels, k):
''' inx表示輸入向量
dataset是我們輸入的續聯樣本集
labels表示向量標籤
k 表示我們需要選出最小的k個值
'''datasetsize = dataset.shape[0] #datasetsize表示dataset資料集中的第一位的長度
diffmat = tile(inx, (datasetsize, 1)) - dataset #tile方法，這句話的含義表示生成乙個n行的陣列,其中每行都是inx，並且與訓練集相減
#求出距離
sqdiffmat = diffmat ** 2 
sqdistance = sqdiffmat.sum(axis = 1)
distances = sqdistance ** 0.5
print(distances)
sorteddistindicies = distances.argsort() #argsort()方法表示，對距離從大到小排序，並且返回對應的序號
print(sorteddistindicies)
classcount =
# 選出距離最小的k個值
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]

print(classify0([0, 0], group, labels, 3))

[1.48660687

1.48660687
0.0.1 ]
[230
1] b

def

file2matrix
(filename):
fr = open(filename) #開啟檔案
arrayolines = fr.readlines() #得到檔案的所有行
numberoflines = len(arrayolines) #得到檔案的行數
returnmat = zeros((numberoflines, 3)) #生成乙個numberofline行，3列的全為0的矩陣
classlabelvector = 
index = 0
for line in arrayolines:
line = line.strip()
listfromline = line.split('\t')
returnmat[index,:] = listfromline[0:3] #取出特徵資料
index += 1
return returnmat, classlabelvector

def

autonorm
(dataset):
minvals = dataset.min(0) #取出每列的最小值
maxvals = dataset.max(0) #取出每列的最大值
ranges = maxvals - minvals #得到乙個最大值減去最小值的中間數
normdataset = zeros(shape(dataset)) #生成乙個和資料集有相同行列的矩陣
m = dataset.shape[0]
normdataset = dataset - tile(minvals, (m, 1))
normdataset = normdataset / tile(ranges, (m,1))
return normdataset, ranges, minvals

def

datingclasstest
(): horatio = 0.10
#在資料中取出0.1的比例作為測試資料
datingdatamat, datinglabels = file2matrix('datingtestset.txt') #匯入資料
normmat, ranges, minvals = autonorm(datingdatamat) #歸一化處理
m = normmat.shape[0]
numtestvecs = int(m*horatio) #得到測試資料的總和 
errorcount = 0.0
for i in range(numtestvecs):
#利用knn演算法分類
classifierresult = classify0(normmat[i, :], normmat[numtestvecs:m,:],\
datinglabels[numtestvecs:m], 3)
print("the classfier came back with: %s, the real answer is: %s"\
%(classifierresult, datinglabels[i]))
#統計錯誤的個數
if classifierresult != (datinglabels[i]):errorcount += 1.0
print('the total error rate is: %f' %(errorcount/float(numtestvecs)))
datingclasstest()

the classfier came back with:largedoses, the real answer is: largedoses

the classfier came back with:smalldoses, the real answer is: smalldoses
the classfier came back with:didntlike, the real answer is: didntlike..
.the classfier came back with:didntlike, the real answer is: didntlike
the classfier came back with:largedoses, the real answer is: didntlike
the total error rate is: 0.050000

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