K近邻python
有一个带标签的数据集X,标签为y。我们想通过这个数据集预测目标点x0的所属类别。
K近邻算法是指在X的特征空间中,把x0放进去,然后找到距离x0最近的K个点。通过这K个点所属类别,一般根据少数服从多数的原则,这K个点哪个类别多,就将x0设为哪一类。
关键有三个部分:
1.距离度量:目标点与训练集中的点距离计算,一般采用欧式距离。也可以为其他距离
2.K值选择:K为超参数,所以可以通过交叉验证的方法原则K的值。K一般选比较小的值,假如K值取跟数据集一样大小,就相当于直接认定据集中哪个类的类别多,就认目标点为哪一类。所以肯定不合适。
3.分类决策规则:一般为多数表决,少数服从多数。
K近邻算法还有一个问题是,通过什么算法来选择 距离目标点x0最近的K个样本点。线性扫描最简单,计算数据集中每个样本点与X0的距离,然后对这些距离排序,选择最小的几个。但这样复杂度高。还有一种方法是构造kd树,这里不在说明如何构造k-d树,下面文章解释的很清楚。
完结篇|一文搞懂k近邻(k-NN)算法(二) - 忆臻的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26029567
代码中选择K个样本点是通过numpy的内置函数np.argpartition(a,kth)即返回前K小个树的位置坐标。
数据集采用鸢尾花数据集,地址在下面,将鸢尾花数据集标签改为0,1,2。
K原则4,正确率一般在95%以上
代码:
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from random import shuffle import csv def data(): ''' 加载数据,数据集为鸢尾花数据集120个训练集,30个测试集 :return: ''' with open('iris.data')as f: reader = csv.reader(f) data_list =list(reader) shuffle(data_list) X_orign = np.array([(list(map(float,x[:4]))) for x in data_list]) y_orign = [] for x in data_list: if x[4]=='Iris-setosa': y_orign.append(0) elif x[4]=='Iris-versicolor': y_orign.append(1) else: y_orign.append(2) y_orign = np.array(y_orign) X_train = X_orign[:120] y_train = y_orign[:120] X_test = X_orign[120:] y_test = y_orign[120:] return X_train,y_train,X_test,y_test def plot_data(X,y): ''' 绘制数据集 :param X: :param y: :return: ''' plt.scatter(X[y==0,0],X[y==0,2],s=15,c='r',marker='o') plt.scatter(X[y==1,0],X[y==1,2],s=15,c='b',marker='+') plt.scatter(X[y==2,0],X[y==2,2],s=15,c='y',marker='*') plt.show() def knn(x,K,X,y): ''' 采用线性扫描,求得与目标点x在X中前K个最近的距离 :param x: :param K: :param X: :param y: :return: ''' y = y[np.argpartition(np.sum((X-x)**2,axis=1),K)[:K]]#欧式距离,获得前K小个元素的索引位置 return np.argmax([sum(y==0),sum(y==1),sum(y==2)])#返回所属类别,少数服从多数 K = 5 X_train,y_train,X_test,y_test = data() predict = np.array([knn(i,K,X_train,y_train) for i in X_test])#预测测试集每个元素所属的类别 print('正确率为:{}%'.format(sum(predict==y_test)/len(y_test)*100))#计算正确率
参考资料:李航,统计学习方法