机器学习笔记(3)---K-近邻算法(1)---约会对象魅力程度分类
2018-01-27 11:37
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参考资料
《机器学习实战》，Machine Learning in Action，本文中简称MLiA《机器学习》周志华，本文简称西瓜书
《Web安全之机器学习》刘焱著，本文中简称WSML(Web Security in Machine Learning，该英文翻译只为记录方便，是本人杜撰的，仅限本系列文章使用)
转载请注明出处：http://blog.csdn.net/rosetta/article/details/79179004
前言
因为之前不知道怎么把机器学习的知识用起来，所以心理很没底，看了近一年的数学基础，感觉也没有什么长进，而看了《机器学习实战》第2章k-近邻算法后发现，原来机器学习也可以这么简单。本算法真不需要什么高深的数学公式，只要会一些基础的矩阵知识就可以了。代码里Numpy ndarray相关的东西看起来挺复杂的，但打出来调试后也就不会觉得难了。
另外我发现了自己学习的方法（其实原来也发现了，只是没总结），先跟着书把代码敲一遍（或者直接复制粘贴），这个时候不要去看书上关于代码的解释，因为看不懂，看不懂会影响学习心情，所以不要看。先把代码运行一遍看结果，运行成功后再看不理解的代码，边看边调试，比看书本上关于代码的解释效果好多了。
本次学习以实践为主，理论为辅。为了加深对KNN算法的理解，我学了以下内容，虽然很多，但我相信如果大家对以下内容都理解了，那么KNN算法也就掌握了。主要内容有以下五，我会分五篇文章完成学习记录。
使用KNN算法对约会对象魅力程度分类
使用sklearn库中的KNN算法对约会对象魅力程度分类
使用KNN算法完成手写识别系统
使用KNN算法完成西瓜分类
使用KNN算法检测Linux系统异常操作
本篇文章先描述K-近邻算法核心思想，再记录使用KNN算法对约会对象魅力程度分类的代码的理解。
K-近邻算法
所谓的k-近邻算法（K-Nearest Neighbor，简称KNN）是这样的，首先要有一批已知的样本数据的特征（比如MLiA举的交友例子，交友对象的年飞行里程、玩游戏占的时间比和周消费的冰淇淋公升数），并且知道这些数据的标签（不喜欢的人、魅力一般的人和极具魅力的人），然后输入不带标签的新数据（知道这个人的年飞行里程、玩游戏占的时间比和周消费的冰淇淋公升数，但不知道它属于哪一类），拿这个新数据和样本数据比较，算出和新数据最相似的k个数据（k可自定义），然后看这k个数据中出现最多的类型，新数据就属于这一类。所以整体思想是很简单的，但这里面会延伸出三个问题：
1. 新数据和样本数据距离计算公式是怎样的？
2. 如果某一项属性数据太大，这样在计算距离时其它属性就不起作用了，但是其它属性也是一样重要的，那怎么办?这就需要做归一化处理。
3. 如何测试算法的准确性。这里会拿样本数据的前x%用于作为直接的样本（因为k-近邻算法没有训练数据概念，这里姑且叫它训练数据），后面的1-x%数据拿来测试（叫测试数据）。
相关概念
本节内容可先跳过，如后续看的不明白可回来查看相关概念。KNN算法中的训练数据和一般意义上的训练数据不太一样。因为在KNN中实际上是不需要训练数据的，只需要知道一些已知的带标签的数据就可以了，后续新来的数据只要和这些已知标签的数据做运算就可以了。
所以这里的相关解释如下：
样本数据
所有带标签的数据。其中一部分拿来用做训练数据（比如80%），一部分拿来当测试数据（比如剩下的20%）。
训练数据
带标签的标本数据，实际上是给KNN算法本身使用的。当测试数据或待预测数据来了时和这些数据做运算使用。
测试数据
测试数据也是带标签的，是在样本数据中预留出来的，用以检测算法正确率的。当算法已经设计好后，给算法传入这些测试数据，然后取得算法返回的预测结果，并把这些预测结果和已知的标签做对比，从而计算出算法的正确率。
使用KNN算法对约会对象魅力程度分类
先来看下最终效果，有一个直观的认识。最终效果
最终效果如下。输入年飞行里程、玩游戏占的时间比和周消费的冰淇淋公升数，程序输出这个人的魅力程度。
代码分析
代码分析请直接看注释。def classifyPerson():
resultList = ['没有魅力', '魅力一般', '极具魅力']
ffMiles = float(input("每年飞行公里数？"))
percentTats=float(input("打游戏耗费时间的百分比？"))
iceCream = float(input("每周消费的冰激凌?"))
datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
inArr = np.array([ffMiles,percentTats,iceCream])
classifierResult = classify0((inArr-minVals)/ranges, normMat, datingLabels, 3)
print("这个人：", resultList[classifierResult-1])
#从文件中获取数据，并格式化成Numpy数组。
#returnMat[]数组用于存放样本的属性。
#classLabelVector[]用于存放样本的类别
def file2matrix(filename):
fr = open(filename)
numberOfLines = len(fr.readlines()) #1000
returnMat = np.zeros((numberOfLines,3)) #创建numberOfLines行，3列矩阵，初始化为0.
classLabelVector = [] #用于存放第四列的的值。
fr = open(filename)
index = 0
for line in fr.readlines():
line = line.strip()
listFromLine = line.split('\t')
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3] #因为index是会自增的，所以数据会往returnMat上增。
classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
index += 1
return returnMat,classLabelVector
# returnMat={ndarray} [[ 4.09200000e+04 8.32697600e+00 9.53952000e-01]
# [ 1.44880000e+04 7.15346900e+00 1.67390400e+00]
# [ 2.60520000e+04 1.44187100e+00 8.05124000e-01]
# ...,
# [ 2.65750000e+04 1.06501020e+01 8.66627000e-01]
# [ 4.81110000e+04 9.13452800e+00 7.28045000e-01]
# [ 4.37570000e+04 7.88260100e+00 1.33244600e+00]]
#classLabelVector={list}[3, 2, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 1, 3, 1, 1, 2, 1, 1,……]
#归一化处理公式：newValue=(oldValue-min)/(max-min)
def autoNorm(dataSet):
#dataSet是1000行3列的数据。
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
ranges = maxVals - minVals
normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))#shape取ndarray dataSet的大小（维度），然后创建一个一样大小的ndarray,并以0初始化。
m = dataSet.shape[0]#取0维大小，1000行。
normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m,1))#做(oldValue-min)操作
normDataSet = normDataSet/np.tile(ranges, (m,1)) #element wise divide
return normDataSet, ranges, minVals
# normDataSet={ndarray}[[ 0.44832535 0.39805139 0.56233353]
# [ 0.15873259 0.34195467 0.98724416]
# [ 0.28542943 0.06892523 0.47449629]
# ...,
# [ 0.29115949 0.50910294 0.51079493]
# [ 0.52711097 0.43665451 0.4290048 ]
# [ 0.47940793 0.3768091 0.78571804]]
# ranges={ndarray}[ 9.12730000e+04 2.09193490e+01 1.69436100e+00]
# minVals={ndarray}[ 0. 0. 0.001156]
#classify0的作用：
#给定一个输入List inX，可以是n维，这个inX一般存放待分类的条目的属性值，然后和已知数据集（因为是已知的，所以标签类别也是已知的）相比（通过两点差的平方和再开根号），算出最近的k个，这k个数据中出现次数就是最多的类别就是新数据的类别。
#输出即是该条目的类别。
#这个分类函数是支持多维的，而该函数里的注释是基于2维写的。
#2维情况的输入值：
#inX=[0, 0]
#dataSet= #这个即是已知的数据属性（这里有4条数据，每条数据有两个属性）
# [[ 1. 1.1]
# [ 1. 1. ]
# [ 0. 0. ]
# [ 0. 0.1]]
#labels=['A', 'A', 'B', 'B'] #这个就是已知的数据的类别
#k=3 表示只取最近的3个做比较，
#输出A或B。
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0] #计算dataSet有多少行，这里的0维指x行
diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet#生成和dataSet一样大小的数组，其每行的成员(x,y)都是inX的x,y减dataSet对应行的x,y。
sqDiffMat = diffMat**2 #对每个成员做平方操作。
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) #把每行的两个值相加
distances = sqDistances**0.5 #再把相加的值开方，就算出了距离
sortedDistIndicies = distances.argsort() #然后再从小到大排序，并记下相应的下标。
classCount={}
for i in range(k):#这里是字典相关的操作，即统计'A','B'的次数（前3名中），其中'A','B’为key,次数为value。
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1 #这种都是字典操作，先从字典中取出'A'的次数，然后加1，再赋值给'A'对应的值。
#上述代码结束后，classCount字典的值为：{'B': 2, 'A': 1}
sortedClassCount = sorted(iter(classCount.items()), key=op.itemgetter(1), reverse=True)
#sorted可对迭代类型排序
#operator是python的一个模块，其中itemgetter函数可以获得对象不同维度的数据，参数为维度的索引值
#比如[('B', 2), ('A', 1)]，那么op.itemgetter(1)就是以第2维来排序，即以后面的数字来排序。
#reverse是否反转，默认排序结果是从小到大，这里想要的是从大到小。
return sortedClassCount[0][0]#这里取第0行第0列。测试分类算法的正确性
上一步已经实现了算法的核心功能。其实在这分类算法出来之前，应该对分类算法做一个测试，看其正确率有多少。#用来测试分类算法的正确性
def datingClassTest():
hoRatio = 0.10 #预留的数据百分比用来测试分类器。
datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
m = normMat.shape[0] #算出0维大小，一共1000条
numTestVecs = int(m*hoRatio) #预留数据的后面数据用来训练样本，这里算这些数据的起始位置。预留数据用来和这些训练样本比较，计算距离。
errorCount = 0.0
for i in range(numTestVecs):
classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)
#classifierResult是使用分类器测出来的结果，拿此结果和真实结果（datingLabels[i]）对比，如果一样表示预测正确。
#normMat[i,:]，表示norMat的第i行，第i取所有（：冒号表示所有），具体可看my_4_1_intro.py二维数组切片。
#normMat[numTestVecs:m,:]表示从训练数据位置numTestVecs开始到最后一条数据m为止。
print("the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i]))
if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0 #统计错误数。
print("the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs))) #统计错误率。
print(errorCount)运行结果如下图所示，可知错误率为5%，可以调整预留数据hoRatio的比例再试错误率。
如何画图直观展示数据
这里展示的程序没对数据做归一化处理，展示的时候只取飞行公里数和玩游戏时间，即datingDataMat第0列和第1列数据。当然也可取其它组合试试，但是分类效果不好。#从文本文件中解析数据，并使用Matplotlib画图展示。
def file2matrix_test():
#2.2.1节代码，从文本文件中解析数据。
datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')
print(datingDataMat) #数据前三列的矩阵
print(datingLabels) #第四列值存放在list中。
#2.2.2使用Matplotlib创建散点图。
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
num_show=0#需要从矩阵的第几行数据开始展示，0为展示所有
ax.scatter(datingDataMat[num_show:,0], datingDataMat[num_show:,1], 15.0*np.array(datingLabels[num_show:]), 15.0*np.array(datingLabels[num_show:]))
#用datingLabels类型标注不同的颜色，scatter的具体用法再学。
plt.show()
#这里还有一个小问题没有解决，就是显示在图上的颜色没有标注到底是属于哪一类的，这个可在后续学Matplotlib时再完善。运行结果：
完整代码
以下代码是本实例完成代码，使用python3.6可直接运行，当然需要安装相应的库了，不会的话可上网找下。#coding:utf-8
#autho:pan_limin
#date:2018.1.22
#python3.6
#说明：本程序参考《机器学习实践》第2章KNN相关教程，源码几乎是一样的，主要加入自己的一些学习备注。
import numpy as np #这里和书上导入的方式不太一样，使用我这种方式更容易理解。
import operator as op
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
#classify0的作用：
#给定一个输入List inX，可以是n维，这个inX一般存放待分类的条目的属性值，然后和已知数据集（因为是已知的，所以标签类别也是已知的）相比（通过两点差的平方和再开根号），和哪几个近就属于哪类。
#输出即是该条目的类别。
#这个分类函数是支持多维的，而该函数里的注释是基于2维写的。
#2维情况的输入值：
#inX=[0, 0]
#dataSet=
# [[ 1. 1.1]
# [ 1. 1. ]
# [ 0. 0. ]
# [ 0. 0.1]]
#labels=['A', 'A', 'B', 'B']
#k=3 表示只取最近的3个做比较，
#输出A或B。
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0] #计算dataSet有多少行，这里的0维指x行
diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet#生成和dataSet一样大小的数组，其每行的成员(x,y)都是inX的x,y减dataSet对应行的x,y。
sqDiffMat = diffMat**2 #对每个成员做平方操作。
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) #把每行的两个值相加
distances = sqDistances**0.5 #再把相加的值开方，就算出了距离
sortedDistIndicies = distances.argsort() #然后再从小到大排序，并记下相应的下标。
classCount={}
for i in range(k):#这里是字典相关的操作，即统计'A','B'的次数（前3名中），其中'A','B’为key,次数为value。
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1 #这种都是字典操作，先从字典中取出'A'的次数，然后加1，再赋值给'A'对应的值。
#上述代码结束后，classCount字典的值为：{'B': 2, 'A': 1}
sortedClassCount = sorted(iter(classCount.items()), key=op.itemgetter(1), reverse=True)
#sorted可对迭代类型排序
#operator是python的一个模块，其中itemgetter函数可以获得对象不同维度的数据，参数为维度的索引值
#比如[('B', 2), ('A', 1)]，那么op.itemgetter(1)就是以第2维来排序，即以后面的数字来排序。
#reverse是否反转，默认排序结果是从小到大，这里想要的是从大到小。
return sortedClassCount[0][0]#这里取第0行第0列。
def createDataSet():
group = np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
# print(group)
lables = ['A', 'A', 'B', 'B']
return group, lables
def createDataSet_test():
group, labels = createDataSet()#2.1.1导入数据到ndarray中。
result = classify0([0,0], group, labels, 3)#2.1.2 实现分类算法，并给定一个条目，判断此条目属于哪类。
print(result)
#为了理解以上内容，做的单独测试，和正式代码没有任何关系。
def createDataSet_temp_test():
inX = [0,0]
k=3
group, labels = createDataSet()
print(group)
dataSetSize = group.shape[0]#group 0维方向大小，group因为是4行3列，0维的值即为4.
print(group.shape[0]) #4
dataSet = group
print(np.tile(inX, (4,1))) #tile表示在给定的数组，在行方向重复4次，列方向重复1次。
diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet
print(diffMat)
sqDiffMat = diffMat**2
print(sqDiffMat)
sqDistances=sqDiffMat.sum(axis=1)
print(sqDistances)
distances = sqDistances**0.5
print(distances)
sortedDistIndicies = distances.argsort()
print(sortedDistIndicies)
classCount={}
# aa = 'B'
# print(classCount.get('B',0))
for i in range(k):#
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
print(classCount)#classCount字典的值为：{'B': 2, 'A': 1}
print(iter(classCount.items()))
for item in iter(classCount.items()):
print(item)
sortedClassCount = sorted(iter(classCount.items()), key=op.itemgetter(1), reverse=True)
#sorted可对迭代类型排序
#operator是python的一个模块，其中itemgetter函数可以获得对象不同维度的数据，参数为维度的索引值
#比如[('B', 2), ('A', 1)]，那么op.itemgetter(1)就是以第2维来排序，即以后面的数字来排序。
#reverse是否反转，默认排序结果是从小到大，这里想要的是从大到小。
print(sortedClassCount)
#从文件中获取数据，并格式化成Numpy数组。
#returnMat[]数组用于存放样本的属性。
#classLabelVector[]用于存放样本的类别
def file2matrix(filename):
fr = open(filename)
numberOfLines = len(fr.readlines()) #1000
returnMat = np.zeros((numberOfLines,3)) #创建numberOfLines行，3列矩阵，初始化为0.
classLabelVector = [] #用于存放第四列的的值。
fr = open(filename)
index = 0
for line in fr.readlines():
line = line.strip()
listFromLine = line.split('\t')
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3] #因为index是会自增的，所以数据会往returnMat上增。
classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
index += 1
return returnMat,classLabelVector
# returnMat={ndarray} [[ 4.09200000e+04 8.32697600e+00 9.53952000e-01]
# [ 1.44880000e+04 7.15346900e+00 1.67390400e+00]
# [ 2.60520000e+04 1.44187100e+00 8.05124000e-01]
# ...,
# [ 2.65750000e+04 1.06501020e+01 8.66627000e-01]
# [ 4.81110000e+04 9.13452800e+00 7.28045000e-01]
# [ 4.37570000e+04 7.88260100e+00 1.33244600e+00]]
#classLabelVector={list}[3, 2, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 1, 3, 1, 1, 2, 1, 1,……]
#归一化处理公式：newValue=(oldValue-min)/(max-min)
def autoNorm(dataSet):
#dataSet是1000行3列的数据。
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
ranges = maxVals - minVals
normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))#shape取ndarray dataSet的大小（维度），然后创建一个一样大小的ndarray,并以0初始化。
m = dataSet.shape[0]#取0维大小，1000行。
normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m,1))#做(oldValue-min)操作
normDataSet = normDataSet/np.tile(ranges, (m,1)) #element wise divide
return normDataSet, ranges, minVals
# normDataSet={ndarray}[[ 0.44832535 0.39805139 0.56233353]
# [ 0.15873259 0.34195467 0.98724416]
# [ 0.28542943 0.06892523 0.47449629]
# ...,
# [ 0.29115949 0.50910294 0.51079493]
# [ 0.52711097 0.43665451 0.4290048 ]
# [ 0.47940793 0.3768091 0.78571804]]
# ranges={ndarray}[ 9.12730000e+04 2.09193490e+01 1.69436100e+00]
# minVals={ndarray}[ 0. 0. 0.001156]
#从文本文件中解析数据，并使用Matplotlib画图展示。 def file2matrix_test(): #2.2.1节代码，从文本文件中解析数据。 datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt') print(datingDataMat) #数据前三列的矩阵 print(datingLabels) #第四列值存放在list中。 #2.2.2使用Matplotlib创建散点图。 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) num_show=0#需要从矩阵的第几行数据开始展示，0为展示所有 ax.scatter(datingDataMat[num_show:,0], datingDataMat[num_show:,1], 15.0*np.array(datingLabels[num_show:]), 15.0*np.array(datingLabels[num_show:])) #用datingLabels类型标注不同的颜色，scatter的具体用法再学。 plt.show() #这里还有一个小问题没有解决，就是显示在图上的颜色没有标注到底是属于哪一类的，这个可在后续学Matplotlib时再完善。
#归一化处理,因为有一项属性数据太大，这样在算距离时其它属性就不起作用了，但是其它属性也是一样重要的，需要要做归一化处理。
def autoNorm_test():
datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
print(normMat,'\n', ranges,'\n',minVals,'\n')
#用来测试分类算法的正确性
def datingClassTest():
hoRatio = 0.10 #预留的数据用来测试分类器。
datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt') #load data setfrom file
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
m = normMat.shape[0] #算出0维大小，一共1000条
numTestVecs = int(m*hoRatio) #预留数据的后面数据用来训练样本。预留数据用来和这些训练样本比较，计算距离。
errorCount = 0.0
for i in range(numTestVecs):
classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)
#classifierResult是使用分类器测出来的结果，拿此结果和真实结果（datingLabels[i]）对比，如果一样表示预测正确。
#normMat[i,:]，表示norMat的第i行，第i取所有（：冒号表示所有），具体可看my_4_1_intro.py二维数组切片。
#normMat[numTestVecs:m,:]表示从训练数据位置numTestVecs开始到最后一条数据m为止
print("the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i]))
if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0 #统计错误数。
print("the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs))) #统计错误率。
print(errorCount)
#这个代码在原书自带的源码中没找到，自己敲一遍吧。
def classifyPerson():
resultList = ['没有魅力', '魅力一般', '极具魅力']
ffMiles = float(input("每年飞行公里数？"))
percentTats=float(input("打游戏耗费时间的百分比？"))
iceCream = float(input("每周消费的冰激凌?"))
datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
inArr = np.array([ffMiles,percentTats,iceCream])
classifierResult = classify0((inArr-minVals)/ranges, normMat, datingLabels, 3)
print("这个人：", resultList[classifierResult-1])
if __name__ == '__main__':
#1、2.1节代码
# createDataSet_test()
#用于学习k近领核心算法classify0()
# createDataSet_temp_test()
#2、演示2.2.1和2.2.2。 2.2.1从文本文件中解析数据，2.2.2使用Matplotlib创建散点图。
file2matrix_test()
#3、测试2.2.3
# autoNorm_test()
#4、测试2.2.4节
#有了以上知识做铺垫后，现在开始测试算法。测试算法
# datingClassTest()
#5、2.2.5完整可用系统。输入一个条目属性特征，返回这个人属于哪类。
# classifyPerson()
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