kNN算法python实现和简单数字识别的方法

本文实例讲述了kNN算法python实现和简单数字识别的方法。分享给大家供大家参考。具体如下：

kNN算法算法优缺点：

优点：精度高、对异常值不敏感、无输入数据假定
缺点：时间复杂度和空间复杂度都很高
适用数据范围:数值型和标称型

算法的思路：

KNN算法（全称K最近邻算法），算法的思想很简单，简单的说就是物以类聚，也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的，然后看他们中最多的分类是哪个，就以这个为依据分类。

函数解析：

库函数：

tile()
如tile(A,n)就是将A重复n次

代码如下：

a = np.array([0, 1, 2])

np.tile(a, 2)

array([0, 1, 2, 0, 1, 2])

np.tile(a, (2, 2))

array([[0, 1, 2, 0, 1, 2],[0, 1, 2, 0, 1, 2]])

np.tile(a, (2, 1, 2))

array([[[0, 1, 2, 0, 1, 2]],[[0, 1, 2, 0, 1, 2]]])

b = np.array([[1, 2], [3, 4]])

np.tile(b, 2)

array([[1, 2, 1, 2],[3, 4, 3, 4]])

np.tile(b, (2, 1))

array([[1, 2],[3, 4],[1, 2],[3, 4]])`

createDataSet()生成测试数组
kNNclassify(inputX, dataSet, labels, k)分类函数

inputX 输入的参数
dataSet 训练集
labels 训练集的标号
k 最近邻的数目

代码如下：

#coding=utf-8

from numpy import *

import operator

def createDataSet():

    group = array([[1.0, 0.9], [1.0, 1.0], [0.1, 0.2], [0.0, 0.1]])

    labels = ['A','A','B','B']

    return group,labels

#inputX表示输入向量（也就是我们要判断它属于哪一类的）

#dataSet表示训练样本

#label表示训练样本的标签

#k是最近邻的参数，选最近k个

def kNNclassify(inputX, dataSet, labels, k):

    dataSetSize = dataSet.shape[0]#计算有几个训练数据

    #开始计算欧几里得距离

    diffMat = tile(inputX, (dataSetSize,1)) - dataSet

    

    sqDiffMat = diffMat ** 2

    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)#矩阵每一行向量相加

    distances = sqDistances ** 0.5

    #欧几里得距离计算完毕

    sortedDistance = distances.argsort()

    classCount = {}

    for i in xrange(k):

        voteLabel = labels[sortedDistance[i]]

        classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0) + 1

    res = max(classCount)

    return res


def main():

    group,labels = createDataSet()

    t = kNNclassify([0,0],group,labels,3)

    print t

    

if __name__=='__main__':

    main()

kNN应用实例

手写识别系统的实现

数据集：

两个数据集：training和test。分类的标号在文件名中。像素32*32的。数据大概这个样子：

方法：

kNN的使用，不过这个距离算起来比较复杂（1024个特征），主要是要处理如何读取数据这个问题的，比较方面直接调用就可以了。

速度：

速度还是比较慢的，这里数据集是：training 2000+，test 900+（i5的CPU）

k=3的时候要32s+

代码如下：

#coding=utf-8

from numpy import *

import operator

import os

import time

def createDataSet():

    group = array([[1.0, 0.9], [1.0, 1.0], [0.1, 0.2], [0.0, 0.1]])

    labels = ['A','A','B','B']

    return group,labels

#inputX表示输入向量（也就是我们要判断它属于哪一类的）

#dataSet表示训练样本

#label表示训练样本的标签

#k是最近邻的参数，选最近k个

def kNNclassify(inputX, dataSet, labels, k):

    dataSetSize = dataSet.shape[0]#计算有几个训练数据

    #开始计算欧几里得距离

    diffMat = tile(inputX, (dataSetSize,1)) - dataSet

    #diffMat = inputX.repeat(dataSetSize, aixs=1) - dataSet

    sqDiffMat = diffMat ** 2

    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)#矩阵每一行向量相加

    distances = sqDistances ** 0.5

    #欧几里得距离计算完毕

    sortedDistance = distances.argsort()

    classCount = {}

    for i in xrange(k):

        voteLabel = labels[sortedDistance[i]]

        classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0) + 1

    res = max(classCount)

    return res


def img2vec(filename):

    returnVec = zeros((1,1024))

    fr = open(filename)

    for i in range(32):

        lineStr = fr.readline()

        for j in range(32):

            returnVec[0,32*i+j] = int(lineStr[j])

    return returnVec

    

def handwritingClassTest(trainingFloder,testFloder,K):

    hwLabels = []

    trainingFileList = os.listdir(trainingFloder)

    m = len(trainingFileList)

    trainingMat = zeros((m,1024))

    for i in range(m):

        fileName = trainingFileList[i]

        fileStr = fileName.split('.')[0]

        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])

        hwLabels.append(classNumStr)

        trainingMat[i,:] = img2vec(trainingFloder+'/'+fileName)

    testFileList = os.listdir(testFloder)

    errorCount = 0.0

    mTest = len(testFileList)

    for i in range(mTest):

        fileName = testFileList[i]

        fileStr = fileName.split('.')[0]

        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])

        vectorUnderTest = img2vec(testFloder+'/'+fileName)

        classifierResult = kNNclassify(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, K)

        #print classifierResult,' ',classNumStr

        if classifierResult != classNumStr:

            errorCount +=1

    print 'tatal error ',errorCount

    print 'error rate',errorCount/mTest

        

def main():

    t1 = time.clock()

    handwritingClassTest('trainingDigits','testDigits',3)

    t2 = time.clock()

    print 'execute ',t2-t1

if __name__=='__main__':

    main()

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。