机器学习整理笔记——使用k-近邻算法对手写识别系统的测试

前言：以下是本人通过《Machine Learning in Action》学习机器学习时总结的学习笔记，本文的目的是提炼出简洁易懂的精华，让在学习机器学习的Guys能轻松就融会贯通。希望对读者有用！
环境：Linux-Ubuntu
语言：Python
旁白：在学习的过程中还能熟悉Linux下的Python编程。

k-近邻算法对手写识别系统的测试

上一节介绍了kNN算法原理以及一个简单应用，本节我们将进一步构造使用kNN分类器的手写识别系统。为了简单起见，这里的构造系统只能识别数字0~9，如图所示分别为数字2、6、7。我提供了大约2000个手写数字的例子（每个例子大小都是32x32=1024的图像信息）在目录trainingDigits，每个数字有200个样本;在目录testDigits中包含了大约900个测试数据。我们使用目录trainingDigits中的数据作为已知分类样本训练分类器（实际上这里还不算训练），使用目录testDigits中的数据测试分类器效果，两组数据没有重叠。（数据在我的资源里面，自己去下载）







首先要读入数据，所以我们在kNN.py文件中编写一个函数Img2Vector（）将图像文件转换为向量（1x1024大小的Numpy数组），然后返回数组。
程序清单1：

  def Img2Vector(filename):
  # initiate a vector named 'Vector' as a '0' matrix with size 1x1024
      Vector = zeros((1, 1024))
  # open a file named 'filename'
      fr = open(filename)
  # assignment Vector
      for i in range(32):
          lineStr = fr.readline() #这里把文件里的数据按行读取，每运行一次就往下读取一行
          for j in range(32):
              Vector[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
      return Vector

现在让我们测试一下程序，在Python命令行里输入下列命令：

>>>reload(kNN)

>>>testVector = kNN.Img2Vector('test.Digits/0_13.txt')

>>>testVector[0,0:31]



好了，将数据处理成分类器能识别的格式之后，我们将这些数据输入到分类器里，检测分类器的执行结果。程序清单2所示的函数'HandWritingClassTest()'是测试分类器的代码，同样将其写入kNN.py文件中。在写入之前我们必须确保将“from os import listdir”写入文件的起始部分，这段代码主要功能时从os模块中导入函数listdir，它可以列出给定目录的文件名。

程序清单2：

from os import listdir
def HandWritingClassTest():
hwLabels = []
trainingFileList = listdir('trainingDigits')
m = len(trainingFileList)
trainingMat = zeros((m, 1024))
for i in range(m):
fileNameStr = trainingFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
hwLabels.append(classNumStr)
trainingMat[i, :] = Img2Vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)
testFileList = listdir('testDigits')
errorCount = 0.0
mTest = len(testFileList)
for i in range(mTest):
fileNameStr = testFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
vectorTest = Img2Vector('testDigits/%s' % fileNameStr)
classifierResult = Classify(vectorTest, trainingMat, hwLabels, 100)
print "%s : the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (fileNameStr, classifierResult, classNumStr)
if (classifierResult != classNumStr) :
errorCount += 1.0
print "\nthe total number of errors is: %d" % errorCount
print "\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))

在程序清单2中，我们将trainingDigits目录中的文件内容存储在列表trainingFileList中，并将其个数存储在m中。接着，代码创建一个m行1024列的矩阵存储一个图像。下一步，我们对testDigits目录进行相似的操作，并用Classify()进行分类测试,在Python命令行输入：
>>reload(kNN)

>>kNN.HandWritingClassTest()





可见，错误率有1.2%（这个错误率实际上很大了），可见这个分类方法不是很理想，后面我们还会介绍其他方法。