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kNN算法python实现和简单数字识别的方法

时间:2014-11-19 02:46来源:网络整理 作者:网络 点击:
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这篇文章主要介绍了kNN算法python实现和简单数字识别的方法,详细讲述了kNN算法的优缺点及原理,并给出了应用实例,需要的朋友可以参考下

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

复制代码 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]])`

自己实现的函数

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

复制代码 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+

复制代码 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

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