python机器学习实战(一)

python机器学习实战(一)

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www.cnblogs.com/fydeblog/p/7140974.html 

前言

这篇notebook是关于机器学习中监督学习的k近邻算法,将介绍2个实例,分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和手写识别系统. 操作系统:ubuntu14.04    运行环境:anaconda-python2.7-notebook    参考书籍:机器学习实战      notebook  writer ----方阳 

k-近邻算法(kNN)的工作原理:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中的每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一组数据与所属分类的对应关系,输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似的分类标签。

注意事项:在这里说一句,默认环境python2.7的notebook,用python3.6的会出问题,还有我的目录可能跟你们的不一样,你们自己跑的时候记得改目录,我会把notebook和代码以及数据集放到结尾的百度云盘,方便你们下载!

1.改进约会网站的匹配效果

1-1.准备导入数据

1 from numpy import *
2 import operator
3 
4 def createDataSet():
5     group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
6     labels = ['A','A','B','B']
7     return group, labels

先来点开胃菜,在上面的代码中,我们导入了两个模块,一个是科学计算包numpy,一个是运算符模块,在后面都会用到,在createDataSet函数中,我们初始化了group,labels,我们将做这样一件事,[1.0,1.1]和[1.0,1.0] 对应属于labels中 A 分类,[0,0]和[0,0.1]对应属于labels中的B分类,我们想输入一个新的二维坐标,根据上面的坐标来判断新的坐标属于那一类,在这之前,我们要实现k-近邻算法,下面就开始实现

 1 def classify0(inX, dataSet, labels, k):
 2     dataSetSize = dataSet.shape[0]                  
 3     diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet 
 4     sqDiffMat = diffMat**2
 5     sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
 6     distances = sqDistances**0.5                    
 7     sortedDistIndicies = distances.argsort()     
 8     classCount={}          
 9     for i in range(k):
10         voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
11         classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
12     sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
13     return sortedClassCount[0][0]

代码解析:

函数的第一行是要得到数据集的数目,例如group.shape就是(4,2),shape[0]反应数据集的行,shape[1]反应列数

函数的第二行是array对应相减,tile会生成关于Inx的dataSetSize大小的array,例如,InX是[0,0],则tile(InX,(4,1))是array([[0, 0], [0, 0], [0, 0],[0, 0]]),然后与dataSet对应相减,得到新的array

函数的第三行是对第二步的结果进行平方算法,方便下一步算距离

函数的第四行是进行求和,注意是axis=1,也就是array每个二维数组成员进行求和(行求和),如果是axis=0就是列求和

第五行是进行平方距离的开根号

以上5行实现的是距离的计算 ,下面的是选出距离最小的k个点,对类别进行统计,返回所占数目多的类别

classCount定义为存储字典,里面有‘A’和‘B’,它们的值是在前k个距离最小的数据集中的个数,本例最后classCount={'A':1,'B':2},函数argsort是返回array数组从小到大的排列的序号,get函数返回字典的键值,由于后面加了1,所以每次出现键值就加1,就可以就算出键值出现的次数里。最后通过sorted函数将classCount字典分解为列表,sorted函数的第二个参数导入了运算符模块的itemgetter方法,按照第二个元素的次序(即数字)进行排序,由于此处reverse=True,是逆序,所以按照从大到小的次序排列。

1-2.准备数据:从文本中解析数据

这上面是k-近邻的一个小例子,我的标题还没介绍,现在来介绍标题,准备数据,一般都是从文本文件中解析数据,还是从一个例子开始吧!

本次例子是改进约会网站的效果,我们定义三个特征来判别三种类型的人 特征一:每年获得的飞行常客里程数 特征二:玩视频游戏所耗时间百分比 特征三:每周消费的冰淇淋公升数 根据以上三个特征:来判断一个人是否是自己不喜欢的人,还是魅力一般的人,还是极具魅力的人

于是,收集了1000个样本,放在datingTestSet2.txt中,共有1000行,每一行有四列,前三列是特征,后三列是从属那一类人,于是问题来了,我们这个文本文件的输入导入到python中来处理,于是需要一个转换函数file2matrix,函数输入是文件名字字符串,输出是训练样本矩阵(特征矩阵)和类标签向量

 1 def file2matrix(filename):
 2     fr = open(filename)
 3     numberOfLines = len(fr.readlines())         #get the number of lines in the file
 4     returnMat = zeros((numberOfLines,3))        #prepare matrix to return
 5     classLabelVector = []                       #prepare labels return   
 6     fr = open(filename)
 7     index = 0
 8     for line in fr.readlines():
 9         line = line.strip()
10         listFromLine = line.split('\t')
11         returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
12         classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
13         index += 1
14     return returnMat,classLabelVector

这个函数比较简单,就不详细说明里,这里只介绍以下一些函数的功能吧! open函数是打开文件,里面必须是字符串,由于后面没加‘w’,所以是读文件 readlines函数是一次读完文件,通过len函数就得到文件的行数 zeros函数是生成numberOfLines X 3的矩阵,是array型的 strip函数是截掉所有的回车符 split函数是以输入参数为分隔符,输出分割后的数据,本例是制表键,最后输出元素列表 append函数是向列表中加入数据

1-3.分析数据:使用Matplotlib创建散点图

首先,从上一步得到训练样本矩阵和类标签向量,先更换一下路径

cd /home/fangyang/桌面/machinelearninginaction/Ch02/
datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')  
1 import matplotlib
2 import matplotlib.pyplot as plt
3 fig = plt.figure()
4 ax =  fig.add_subplot(111)
5 ax.scatter(datingDataMat[:,0], datingDataMat[:,1], 15.0*array(datingLabels), 15.0*array(datingLabels))  #scatter函数是用来画散点图的
6 plt.show()

结果显示

1-4. 准备数据: 归一化处理

我们从上图可以上出,横坐标的特征值是远大于纵坐标的特征值的,这样再算新数据和数据集的数据的距离时,数字差值最大的属性对计算结果的影响最大,我们就可能会丢失掉其他属性,例如这个例子,每年获取的飞行常客里程数对计算结果的影响远大于其余两个特征,这是我们不想看到的,所以这里采用归一化数值处理,也叫特征缩放,用于将特征缩放到同一个范围内。 本例的缩放公式    newValue = (oldValue - min) / (max - min) 其中min和max是数据集中的最小特征值和最大特征值。通过该公式可将特征缩放到区间(0,1) 下面是特征缩放的代码

1 def autoNorm(dataSet):
2     minVals = dataSet.min(0)
3     maxVals = dataSet.max(0)
4     ranges = maxVals - minVals
5     normDataSet = zeros(shape(dataSet))
6     m = dataSet.shape[0]
7     normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))
8     normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1))   #element wise divide
9     return normDataSet, ranges, minVals

normDataSet(1000 X 3)是归一化后的数据,range(1X3)是特征的范围差(即最大值减去最小值),minVals(1X3)是最小值。 原理上面已介绍,这里不在复述。

1-5.测试算法:作为完整程序验证分类器

好了,我们已经有了k-近邻算法、从文本解析出数据、还有归一化处理,现在可以使用之前的数据进行测试了,测试代码如下

 1 def datingClassTest():
 2     hoRatio = 0.50      
 3     datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')       #load data setfrom file
 4     normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
 5     m = normMat.shape[0]
 6     numTestVecs = int(m*hoRatio)
 7     errorCount = 0.0
 8     for i in range(numTestVecs):
 9         classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)
10         print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i])
11         if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0
12     print "the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs))
13     print errorCount

这里函数用到里之前讲的三个函数:file2matrix、autoNorm和classify0.这个函数将数据集分成两个部分,一部分当作分类器的训练样本,一部分当作测试样本,通过hoRatio进行控制,函数hoRatio是0.5,它与样本总数相乘,将数据集平分,如果想把训练样本调大一些,可增大hoRatio,但最好不要超过0.8,以免测试样本过少,在函数的最后,加了错误累加部分,预测出来的结果不等于实际结果,errorCount就加1,然后最后除以总数就得到错误的概率。

说了这么多,都还没有测试以下,下面来测试一下!先从简单的开始(已将上面的函数放在kNN.py中了)

1 import  kNN
2 group , labels = kNN.createDataSet()
group   #结果在下
array([[ 1. ,  1.1],
       [ 1. ,  1. ],
       [ 0. ,  0. ],
       [ 0. ,  0.1]])
labels  #结果在下
['A', 'A', 'B', 'B']

这个小例子最开始提过,有两个分类A和B,通过上面的group为训练样本,测试新的数据属于那一类

1 kNN.classify0([0,0], group, labels, 3)   #使用k-近邻算法进行测试
'B'    #结果是B分类

直观地可以看出[0,0]是与B所在的样本更近,下面来测试一下约会网站的匹配效果

先将文本中的数据导出来,由于前面在分析数据画图的时候已经用到里file2matrix,这里就不重复用了。

datingDataMat   #结果在下
array([[  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]])
datingLabels  #由于过长,只截取一部分,详细去看jupyter notebook

然后对数据进行归一化处理

1 normMat , ranges , minVals = kNN.autoNorm(datingDataMat)    #使用归一化函数
normMat
array([[ 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
array([  9.12730000e+04,   2.09193490e+01,   1.69436100e+00])
minVals
array([ 0.      ,  0.      ,  0.001156])

最后进行测试,运行之前的测试函数datingClassTest

1 kNN.datingClassTest()  

由于过长,只截取一部分,详细去看jupyter notebook

可以看到上面结果出现错误32个,错误率6.4%,所以这个系统还算不错!

1-6.系统实现

我们可以看到,测试固然不错,但用户交互式很差,所以结合上面,我们要写一个完整的系统,代码如下:

 1 def classifyPerson():
 2     resultList = ['not at all', 'in small doses', 'in large doses']
 3     percentTats = float(raw_input("percentage of time spent playing video games?"))
 4     ffMiles = float(raw_input("frequent flier miles earned per year?"))
 5     iceCream = float(raw_input("liters of ice cream consumed per year?"))
 6     datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')
 7     normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
 8     inArr = array([ffMiles, percentTats, iceCream])     
 9     classifierResult = classify0((inArr-minVals)/ranges, normMat, datingLabels,3)
10     print "You will probably like this person" , resultList[classifierResult - 1]

运行情况

1 kNN.classifyPerson()
percentage of time spent playing video games?10   #这里的数字都是用户自己输入的
frequent flier miles earned per year?10000
liters of ice cream consumed per year?0.5
You will probably like this person in small doses

这个就是由用户自己输出参数,并判断出感兴趣程度,非常友好

2. 手写识别系统

下面再介绍一个例子,也是用k-近邻算法,去实现对一个数字的判断,首先我们是将宽高是32X32的像素的黑白图像转换成文本文件存储,但我们知道文本文件必须转换成特征向量,才能进入k-近邻算法中进行处理,所以我们需要一个img2vector函数去实现这个功能!

img2vector代码如下:

1 def img2vector(filename):
2     returnVect = zeros((1,1024))
3     fr = open(filename)
4     for i in range(32):
5         lineStr = fr.readline()
6         for j in range(32):
7             returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j])
8     return returnVect

这个函数挺简单的,先用zeros生成1024的一维array,然后用两重循环,外循环以行递进,内循环以列递进,将32X32的文本数据依次赋值给returnVect

好了,转换函数写好了,说一下训练集和测试集,所有的训练集都放在trainingDigits文件夹中,测试集放在testDigits文件夹中,训练集有两千个样本,0~9各有200个,测试集大约有900个样本,这里注意一点,所有在文件夹里的命名方式是有要求的,我们是通过命名方式来解析出它的真实数字,然后与通过k-近邻算法得出的结果相对比,例如945.txt,这里的数字是9,连接符前面的数字就是这个样本的真实数据。该系统实现的方法与前面的约会网站的类似,就不多说了。

系统测试代码如下

 1 def handwritingClassTest():
 2     hwLabels = []
 3     trainingFileList = listdir('trainingDigits')           #load the training set
 4     m = len(trainingFileList)
 5     trainingMat = zeros((m,1024))
 6     for i in range(m):
 7         fileNameStr = trainingFileList[i]
 8         fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt
 9         classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
10         hwLabels.append(classNumStr)
11         trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)
12     testFileList = listdir('testDigits')        #iterate through the test set
13     errorCount = 0.0
14     mTest = len(testFileList)
15     for i in range(mTest):
16         fileNameStr = testFileList[i]
17         fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt
18         classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
19         vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)
20         classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
21         print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr)
22         if (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0
23     print "\nthe total number of errors is: %d" % errorCount
24     print "\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))

这里的listdir是从os模块导入的,它的功能是列出给定目录下的所有文件名,以字符串形式存放,输出是一个列表 这里的split函数是要分离符号,得到该文本的真实数据,第一个split函数是以小数点为分隔符,例如‘1_186.txt’ ,就变成了['1_186','txt'],然后取出第一个,就截掉了.txt,第二个split函数是以连接符_为分隔符,就截掉后面的序号,剩下前面的字符数据‘1’,然后转成int型就得到了它的真实数据,其他的没什么,跟前面一样

下面开始测试

1 kNN.handwritingClassTest()

我们可以看到最后结果,错误率1.2%, 可见效果还不错!

这里把整个kNN.py文件贴出来,主要是上面已经介绍的函数

'''
Input:      inX: vector to compare to existing dataset (1xN)
            dataSet: size m data set of known vectors (NxM)
            labels: data set labels (1xM vector)
            k: number of neighbors to use for comparison (should be an odd number)
            
Output:     the most popular class label
'''

from numpy import *
import operator
from os import listdir

def classify0(inX, dataSet, labels, k):
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet
    sqDiffMat = diffMat**2
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
    distances = sqDistances**0.5
    sortedDistIndicies = distances.argsort()     
    classCount={}          
    for i in range(k):
        voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
    sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]

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

def file2matrix(filename):
    fr = open(filename)
    numberOfLines = len(fr.readlines())         #get the number of lines in the file
    returnMat = zeros((numberOfLines,3))        #prepare matrix to return
    classLabelVector = []                       #prepare labels return   
    fr = open(filename)
    index = 0
    for line in fr.readlines():
        line = line.strip()
        listFromLine = line.split('\t')
        returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
        index += 1
    return returnMat,classLabelVector
    
def autoNorm(dataSet):
    minVals = dataSet.min(0)
    maxVals = dataSet.max(0)
    ranges = maxVals - minVals
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))
    m = dataSet.shape[0]
    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m,1))
    normDataSet = normDataSet/tile(ranges, (m,1))   #element wise divide
    return normDataSet, ranges, minVals
   
def datingClassTest():
    hoRatio = 0.50      #hold out 10%
    datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')       #load data setfrom file
    normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
    m = normMat.shape[0]
    numTestVecs = int(m*hoRatio)
    errorCount = 0.0
    for i in range(numTestVecs):
        classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)
        print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i])
        if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0
    print "the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs))
    print errorCount
    
def classifyPerson():
    resultList = ['not at all', 'in small doses', 'in large doses']
    percentTats = float(raw_input("percentage of time spent playing video games?"))
    ffMiles = float(raw_input("frequent flier miles earned per year?"))
    iceCream = float(raw_input("liters of ice cream consumed per year?"))
    datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')
    normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
    inArr = array([ffMiles, percentTats, iceCream])     
    classifierResult = classify0((inArr-minVals)/ranges, normMat, datingLabels,3)
    print "You will probably like this person" , resultList[classifierResult - 1]
    
def img2vector(filename):
    returnVect = zeros((1,1024))
    fr = open(filename)
    for i in range(32):
        lineStr = fr.readline()
        for j in range(32):
            returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j])
    return returnVect

def handwritingClassTest():
    hwLabels = []
    trainingFileList = listdir('trainingDigits')           #load the training set
    m = len(trainingFileList)
    trainingMat = zeros((m,1024))
    for i in range(m):
        fileNameStr = trainingFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
        hwLabels.append(classNumStr)
        trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)
    testFileList = listdir('testDigits')        #iterate through the test set
    errorCount = 0.0
    mTest = len(testFileList)
    for i in range(mTest):
        fileNameStr = testFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
        vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)
        classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
        print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (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))

结尾

至此,这个k-近邻算法的介绍到这里就结束了,希望这篇文章对你的学习有帮助!

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