机器学习 machine laearning pdf 机器学习实战

机器学习实战笔记

一、k-邻近算法

# kNN算法流程
# 1.收集数据
# 2.准备结构化数据
# 3.分析数据
# 4.计数错误率
# 5.使用算法
#
# 伪代码
# 对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作：
# 1.计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离
# 2.按照距离递增排序
# 3.选与当前点距离最小的k个点
# 4.确定签k个点所在类别的出现概率
# 5.返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类

1、k-NN分类

def classify0(inX, dataSet, labels, k):

    # 距离计算
    dataSetSize = dataSet.shape[0] #shape 功能是读取矩阵的长度
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet # tile 功能是重复某个数组。比如tile(A,n)，功能是将数组A重复n次，构成一个新的数组
    sqDiffMat = diffMat**2 # ** 乘方
    sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) #axis=1代表跨列 axis=0 代表跨行
    distances = sqDistances**0.5

    #选择k个距离最小的点
    sortedDistaIndicies = distances.argsort()
    classCount = {}
    for i in range (k):
        voteIlabel = labels[sortedDistaIndicies[i]]
        classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1

    # 排序
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sortedClassCount[0][0]

• 示例：使用k-NN算法改进约会网站的匹配效果
• 收集数据、准备数据、分析数据、训练算法、测试算法、使用算法
• 准备数据：将文本转化为NumPy

def file2matrix(filename):
    '''
    解析文本
    '''
    #读文件行数
    fr = open(filename)
    arratOLines = fr.readlines()
    numberOfLines = len(arratOLines)

    # 返回NumPy矩阵 
    returnMat = zeros((numberOfLines, 3))

    #解析文件数据到列表
    classLabelVector = []
    index = 0
    for line in arratOLines:
        line = line.strip() # 截取所有回车字符到整行数据
        listFromLine = line.split('\t') #使用tab字符将整行数据分割成数据列表
        returnMat[index, :] = listFromLine[0:3] #取前三个数据
        classLabelVector.append(int(listFromLine[-1])) #-1索引值表示最后一列数据
        index += 1
    return returnMat, classLabelVector

显示结果：

分析数据：利用Matplotlib创建散点图

import kNN
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import array

# #创建散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:,0], datingDataMat[:,1], 15.0*array(datingLabels), 15*array(datingLabels)) #分不同的颜色
plt.show()

结果：

准备数据：归一化数值

处理不同取值范围的特征值时，采用将数值归一化；如将取值范围处理为0-1之间或者-1到1之间，利用以下公式：

newValue = (oldValue - min) / (max - min)

min、max为数据集中最小、最大特征值

#归一化
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)) #特征值相除
    return normDataSet, ranges, minVals

dataSet.min(0)参数0，可以从列中取最小值，而不是当前列的最小值

import kNN
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import array

# #创建散点图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:,0], datingDataMat[:,1], 15.0*array(datingLabels), 15*array(datingLabels)) #分不同的颜色
plt.show()
norMat, ranges,minVals = kNN.autoNorm(datingDataMat)

测试算法：机器学习通过数据的90%训练分类器，10%进行测试分类器

def datingClassTest():
    hoRadio = 0.10
    datingDataMat, datingLables = file2matrix('XXXXX\datingTestSet2.txt') #读取数据
    norMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat) #归一化
    m = norMat.shape[0]
    numTestVecs = int(m * hoRadio) #计算预测向量
    errorCount = 0.0
    for i in range(numTestVecs):
        classifierResult = classify0(norMat[i,:], norMat[numTestVecs:m, :], datingLables[numTestVecs:m],3) #调用kNN函数
        print("the classifier came back with: ".classifierResult)
        print("the real answer is: " + datingLables[i])
        if(classifierResult != datingLables[i]):
            errorCount += 1.0
        print("the total error rate is: %f" % (errorCount / float(numTestVecs)))
        print(errorCount)

调用结果：

import kNN
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import array

kNN.datingClassTest()

错误率：5% 可以改变函数datingClassTest中的hoRatio和变量k的值 来测试错误率是否回改变

实例：

def classfyPerson():
    resultList = ['一点也不','一点点','大']
    percenTats = float(input("玩电子游戏的时间百分比:"))
    ffMiles = float(input("常客年里程:"))
    iceCream = float(input("每年吃的的冰淇淋升数:"))
    datingDatMat,datingLabels = file2matrix('XXXX\datingTestSet2.txt')
    normMat,ranges,minVals = autoNorm(datingDatMat)
    inArr = array([ffMiles,percenTats,iceCream])
    classifierResult = classify0((inArr - minVals) / ranges,normMat,datingLabels,3)
    print("你可能会喜欢这样的人:")
    print(resultList[classifierResult - 1])

import kNN
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import array

kNN.classfyPerson()

结果：

2、k-NN手写识别系统

准备数据：将测试集中的数据转为向量

def img2vector(filename):
    returnVect = zeros((1,1024))
    fr = open(filename)
    for i in range(32):
        lineStr1 = fr.readline() 
        lineStr = lineStr1.strip('\n')
        for j in lineStr:
            returnVect[0,32*i+int(j)] = int(lineStr)
    return returnVect

import kNN
restVector = kNN.img2vector('XXXX/testDigits/0_13.txt')

测试代码：

#手写识别代码
def handwritingClassTest(path1,path2):
    '''
    path1:训练数据集文件夹目录 trainingDigits
    path2:测试数据集文件夹目录 testDigits
    '''
    hwLabels = []
    trainingFileList = os.listdir(path1)
    m = len(trainingFileList)
    trainingMat = zeros((m,1024))
    for i in range(m):
        fileNamestr = trainingFileList[i] #获取文件名  例：0_0.txt

        #修改文件名变量
        fileStr = fileNamestr.split('.')[0]  #得 0_0
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0]) #得 0
        hwLabels.append(classNumStr)
        trainingMat[i,:] = img2vector(path1 + '/' + fileNamestr)
    testFileList = os.listdir(path2)
    errorCount = 0.0
    mTest = len(testFileList)
    for i in range(mTest):
        fileNamestr = testFileList[i]
        fileStr = fileNamestr.split('.')[0]
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
        vectorUnderTest = img2vector(path2 + '/' + fileNamestr)
        classifierReuslt = classify0(vectorUnderTest,trainingMat,hwLabels,3)
        print("分类器：%d,真正的分类：%d" % (classifierReuslt,classNumStr))
        if(classifierReuslt != classNumStr):
            errorCount += 1.0
        
    print("\n总错误数：%d" % (errorCount))
    result = errorCount / float(mTest)
    print("\n误差率：%f" % (result))

方法调用：(路径为数据集实际路径)

import kNN
kNN.handwritingClassTest('XXXXX/trainingDigits','XXXXX/testDigits')

结果：与书上有差别