python机器学习--手写算法KNN

一． KNN 算法简介

K-近邻（（k-Nearest Neighbors））算法可以说是最简单的机器算法。构建模型只需要保存训练数据集即可。想要对新数据点做出预测，算法会在训练数据集中找到最近的数据点，也就是它的“最近邻”。该算法的思想是一个样本与数据集中的k个样本最相似，如果这k个样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

二． 算法构造

(1) 计算测试数据与各训练数据之间的距离；
  (2) 对距离进行升序排列；
  (3) 选取距离最小的K个点；
  (4) 计算前K个点各自类别的出现频率；
  (5) 返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。

三. 算法细节实现

1.生成数据集（加载鸢尾花数据集）

以下是生成的数据及类别数据

2．获取训练集测试集

3 .构建模型（绘制训练集散点图）

4.KNN 算法处理过程

（1）.新增一个点

绘制新增点后的散点图

图中黑色的点是所需预测的数，利用距离得出离他最近的点的类别以此来进行分类
以下是算法及注释

5.使用测试集数据进行算法精度评估

即将测试集的各个点代用算法距离公式，实现分类决策

四.算法优劣

 优点：
    (1) 精度高；
    (2) 对异常值不敏感。
 缺点：
    (1) 计算复杂度高；
    (2) 空间复杂度高。
 适用数据范围：
    数值型和标称型

五．经验总结

由于不熟悉numpy 和matplotlib的函数，在相关的功能实现上费了很大功夫，但也学会了相关的知识。在手写KNN 算法的基础上进一步理解了KNN算法的思想。

附源碼：

# coding:utf-8
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
from math import sqrt
from collections import Counter
test_num = 75  # 测试数据个数
# 源数据的产生(加载sklearn鸢尾花数据集)
datas = load_iris()
# 使用切片获取150组鸢尾花数据(datas['data']为data key 值对应数据，即鸢尾花花瓣花萼数据)
raw_data_x = datas['data'][0:150]
# 表示鸢尾花的类别（K-NN算法处理基于监督学习的分类问题）
# 0表示setosa类 ，1 表示versicolor类 ，2表示virginica 类
raw_data_y = datas['target'][0:150]
# 产生训练集（源数据的百分之50）
x_Train = raw_data_x[0:150:2]
y_Train = raw_data_y[0:150:2]
# 产生测试集（源数据的百分之50）
x_Test = raw_data_x[1:150:2]
y_Test = raw_data_y[1:150:2]

print(raw_data_x)
print(raw_data_y)

plt.scatter(x_Train[y_Train == 0, 0], x_Train[y_Train == 0, 1], color='b', label="feature 0")
plt.scatter(x_Train[y_Train == 1, 0], x_Train[y_Train == 1, 1], color='r', label="feature 1")
plt.scatter(x_Train[y_Train == 2, 0], x_Train[y_Train == 2, 1], color='yellow', label="feature 2")
plt.title("train-data-view")
plt.xlabel("x axis")
plt.ylabel("y axis")
plt.show()

# 增加一个新的点
x = np.array([4.0915321615, 3.4651321653, 1.48654954531, 0.46365316316])
# 绘制新增点的数据散点图并判断其是0 or 1  or  2
plt.scatter(x_Train[y_Train == 0, 0], x_Train[y_Train == 0, 1], color='b', label="feature 0")
plt.scatter(x_Train[y_Train == 1, 0], x_Train[y_Train == 1, 1], color='r', label="feature 1")
plt.scatter(x_Train[y_Train == 2, 0], x_Train[y_Train == 2, 1], color='yellow', label="feature 2")
plt.scatter(x[0], x[1], color='black', label="symbol ?")  # 将新增点绘制成黑色
plt.title("k-NN (one point view)")
plt.xlabel("x axis")
plt.ylabel("y axis")
plt.legend()
plt.show()
#新点knn
distances = []
for X_train in x_Train:

    d = sqrt(np.sum((X_train - x) ** 2))
    distances.append(d)

nearest = np.argsort(distances)
k = int(input("请输入k值  "))
topK_y = [y_Train[i] for i in nearest[:k]]
print("KNN 计算距离列表"+str(topK_y))


votes = Counter(topK_y)
predict_y = votes.most_common(1)[0][0]
print("新增点预测数值为："+str(predict_y))
if predict_y==0:
    print("新增点预测结果为：setosa")
elif predict_y==1:
    print("新增点预测结果为：versicolor")
elif predict_y==2:
    print("新增点预测结果为：virginica")
counter = 0
pre = 0

for select in x_Test:
    Distance = []
    for x_pre in x_Train:
        d_t = sqrt(np.sum((x_pre-select) ** 2))
        Distance.append(d_t)

    near = np.argsort(Distance)
    topK_y = [y_Train[i] for i in near[:k]]
    votes = Counter(topK_y)
    result = votes.most_common(1)[0][0]
    if y_Test[pre] == result:
        counter = counter + 1
        pre = pre + 1
    else:
        pre = pre + 1
score = counter / test_num
print("测试精度为"+str(score))  #输出测试精度

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