python實現k 近鄰演算法

本文不涉及k-近鄰演算法的原理，只通過python**實現演算法，並且沒有用到機器學習庫，根據演算法流程一步一步實現。

假設我們已經獲取了資料及其標籤的文字檔案，如下圖所示。

資料有3個屬性，標籤分為3個型別,。python讀取資料

# 讀取資料並記錄

defreadfile
(filename)
:file
=open
(filename)
# 開啟檔案
lines =
file
.readlines(
)# 讀取每行資料
num =
len(lines)
# 資料的數量
x_data = np.zeros(
(num,3)
)# 準備儲存資料特徵矩陣
x_label =
# 準備儲存資料標籤
index =
0for line in lines:
line = line.strip(
)# 丟棄資料後的換行
list
= line.split(
'\t'
)# 資料分隔
x_data[index,:]
=list[0
:3]# 儲存資料特徵
int(
list[-
1]))
# 儲存標籤
index +=
1return x_data, x_label

# 特徵歸一化

defnorm
(data)
:min
= data.
min(0)
# 獲取每個特徵最小值
max= data.
max(0)
# 每個特徵最大值
ranges =
max-
min# 每個特徵極差
normdata = np.zeros(np.shape(data)
)# 準備儲存歸一化後的特徵
m = data.shape[0]
# 獲取資料的數量
normdata = data - np.tile(
min,
(m,1))
# 將最小值擴充套件成為矩陣的形式，大小與data相同，並相減
normdata = normdata / np.tile(ranges,
(m,1))
# 將極差擴充套件成為矩陣的形式，大小與data相同，並相除

# knn分類

defclassify
(x_data, x_label, y_data, k)
: num = x_data.shape[0]
# 訓練資料的數量 
y = np.tile(y_data,
(num,1)
)- x_data # 測試資料擴充套件為訓練資料大小相同的矩陣形式，並相減
y2 = y **
2# 計算平方
distances =
(y2.
sum(axis=1)
)**0.5# 計算距離 
sorteddisindex = distances.argsort(
)# 排序，並獲得索引
classcount =
# 前k個標籤
for i in
range
(k):
vote = x_label[sorteddisindex[i]
]# 第i個標籤
classcount[vote]
= classcount.get(vote,0)
+1# 標籤數量加1
sortedclasscount =
sorted
(classcount.items(), 
key=operator.itemgetter(1)
, reverse=
true
)# 標籤數量排序
return sortedclasscount[0][0]

# 測試

deftest()
: ratio =
0.10
# 0.1的資料用於測試
x_data, x_label = readfile(
'set.txt'
)# 讀取資料
normdata, ranges, minvals = norm(x_data)
# 特徵歸一化
num = normdata.shape[0]
# 資料數量
numtest =
int(num * ratio)
# 測試資料數量
errorcount =
0.0for i in
range
(numtest)
: result = classify(normdata[numtest: num,:]
, x_label[numtest: num]
, normdata[i,:]
,3)# 分類
print
("分類結果: %d, 實際結果: %d"
%(result, x_label[i]))
if(result != x_label[i]
): errorcount +=
1.0print
("錯誤率: %f"
%(errorcount /
float
(numtest)))
print
(errorcount)

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