机器学习实战之KNN算法详解

前一段时间介绍了Kmeans聚类，而KNN这个算法刚好是聚类之后常用的匹配技巧。我们都知道python中有Numby和Scipy这两个库，还有前段时间写的matplot库，绘图用的，大家可以参考下，实践这个算法是看懂之前的一些算法的实现。
下面我就简单介绍下这个算法实现，首先我们先确定一个事先准备好的矩阵，这个可能是事先聚类出来的或者通过专家估计出来的值。

为了这个分类矩阵和标签写一个函数，这里我们把它称为createDataSe：

下面给出这个函数的代码：

def createDataSet():
group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]])
labels = ['A', 'A', 'B', 'B']
return group, labels

看这篇博客的同时最好配有《机器学习实战》这本书，这本书的译者其中一个是目前项目的一个人参与者，在书中我们可以看到这样的图片：



这样很明确的我们可以看到这4个点 和其对应的标签。

所谓KNN即我们新来一个测试点和以前我们做好标记的点计算距离，然后采用距离最近的标签作为该测试点的标签，当然你可能觉得原来是这么简单的东西，是的这个朴素的思想，在当今的各种推荐系统，以及广告系统中，依然有所使用。

然后我们继续讲解下一段简单的代码，有了参考点，下一段当然是来测试点了，

下面我就先贴上代码：

def classify(inX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0]
diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1))-dataSet
print(diffMat, '\n')
sqDiffMat = diffMat**2
print(sqDiffMat)
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
print(sqDistances)
distance = sqDistances**0.5
sortedDistIndices = distance.argsort()
classCount = {}
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]
classCount[voteIlabel]= classCount.get(voteIlabel, 0)+1
sortedClassCount  = sorted(classCount.items(), key = operator.itemgetter(1), reverse = True)
return sortedClassCount[0][0]

当然这个有书而且很细心的童鞋会发现我多了几行打印代码，第一行是得到先验数据的列数，然后第二行是产生一个与该矩阵一样大小的矩阵并和原矩阵相减，然后得到测试点与4个标记点的坐标差，下一行是打印，接下来就是我们将这个矩阵进行平方，然后将所有数据相加，合为一个数据，然后将其开平方，接距离进行排序，产生一个排名。

这样所有点到测试点的距离排名就都有了。

下一段for循环开始是选择前k个最近距离对该测试点进行投票，最后再次将投票结果进行排序，输出得票率最高的一个点作为最后的结果。这就是最终的标签结果。

不得不感叹一句这么短的代码完成了这多功能！

最后我再说点关于这一句的用法，这个是为了不返回异常如果没有，则增加一项，有了就增加1，这当然是最简单的KNN算法思想的阐述，但是与实际应用差了十万八千里。

classCount.get(voteIlabel, 0)呵呵，这个也不是说这玩意没用，只是真正使用的时候可能是高维空间的特征不是二维空间的特征没办法画出在空间中的点的位置。好了就说这么多吧。

附上测试调用的代码，该代码完成了（0,0）点的分类：

group, labels = createDataSet()

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

对了还得给出程序运行的截图：