标签：self sepal train 实验 split test data

作业通知

博客班级	AHPU-机器学习-计算机18级
实验名称	实验二 K-近邻算法及应用
姓名	付岩伟
学号	3180701206

 

 

一.实验目的

1.理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法；
2.掌握常见的距离度量方法；
3.掌握K近邻树实现算法；
4.针对特定应用场景及数据，能应用K近邻解决实际问题。

二.实验内容

1.实现曼哈顿距离、欧氏距离、闵式距离算法，并测试算法正确性。
2.实现K近邻树算法；
3.针对iris数据集，应用sklearn的K近邻算法进行类别预测。
4.针对iris数据集，编制程序使用K近邻树进行类别预测。

三.实验报告要求

1.对照实验内容，撰写实验过程、算法及测试结果；
2.代码规范化：命名规则、注释；
3.分析核心算法的复杂度；
4.查阅文献，讨论K近邻的优缺点；
5.举例说明K近邻的应用场景。

四.实验结果

源代码

1.

from itertools import combinations

2.

def L(x, y, p=2):
    # x1 = [1, 1], x2 = [5,1]
    if len(x) == len(y) and len(x) > 1:
        sum = 0
        for i in range(len(x)):
            sum += math.pow(abs(x[i] - y[i]), p)
        return math.pow(sum, 1/p)
    else:
        return 0

3.

x1 = [1, 1]
x2 = [5, 1]
x3 = [4, 4]//输入样例

4.

for i in range(1, 5):
r = { '1-{}'.format(c):L(x1, c, p=i) for c in [x2, x3]}//x1, x2
print(min(zip(r.values(), r.keys())))

5.

import numpy as np//导包
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from collections import Counter

6.

iris = load_iris() //获取python中鸢尾花Iris数据集
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names) //将数据集使用DataFrame建表
df['label'] = iris.target // 将表的最后一列作为目标列
df.columns = ['sepal length', 'sepal width', 'petal length', 'petal width', 'label'] //定义表中每一列
# data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])

7.

df //将建好的表显示在屏幕上查看

8.

plt.scatter(df[:50]['sepal length'], df[:50]['sepal width'], label='0') //绘制前50个数据的散点图
plt.scatter(df[50:100]['sepal length'], df[50:100]['sepal width'], label='1') //绘制50-100个数据的散点图
plt.xlabel('sepal length')
plt.ylabel('sepal width') 
plt.legend()  

9.

data = np.array(df.iloc[:100, [0, 1, -1]])
X, y = data[:,:-1], data[:,-1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

10.

class KNN:
    #初始化
    def __init__(self, X_train, y_train, n_neighbors=3, p=2): // 初始化数据，neighbor表示邻近点，p为欧氏距离
        self.n = n_neighbors
        self.p = p
        self.X_train = X_train
        self.y_train = y_train
    def predict(self, X):
        # X为测试集
        knn_list = []
        for i in range(self.n): //遍历邻近点
            dist = np.linalg.norm(X - self.X_train[i], ord=self.p) //计算训练集和测试集之间的距离
            knn_list.append((dist, self.y_train[i])) // 在列表末尾添加一个元素
            
        for i in range(self.n, len(self.X_train)): //3-20
            max_index = knn_list.index(max(knn_list, key=lambda x: x[0])) // 找出列表中距离最大的点
            dist = np.linalg.norm(X - self.X_train[i], ord=self.p) //计算训练集和测试集之间的距离
            if knn_list[max_index][0] > dist:   //若当前数据的距离大于之前得出的距离，就将数值替换
                knn_list[max_index] = (dist, self.y_train[i])
                
        # 统计
        knn = [k[-1] for k in knn_list]
        count_pairs = Counter(knn)   // 统计标签的个数
        max_count = sorted(count_pairs, key=lambda x:x)[-1]  // 将标签升序排列
        return max_count
    
    //计算测试算法的正确率
    def score(self, X_test, y_test):
        right_count = 0 
        n = 10
        for X, y in zip(X_test, y_test):
            label = self.predict(X)
            if label == y:
                right_count += 1
        return right_count / len(X_test)

11.

clf = KNN(X_train, y_train) //调用KNN算法进行计算

12.

clf.score(X_test, y_test)

13.

test_point = [6.0, 3.0] // 用于算法测试的数据
print('Test Point: {}'.format(clf.predict(test_point))) // 结果

14.

plt.scatter(df[:50]['sepal length'], df[:50]['sepal width'], label='0') // 将数据的前50个数据绘制散点图
plt.scatter(df[50:100]['sepal length'], df[50:100]['sepal width'], label='1') // 将数据的50-100个数据绘制散点图
plt.plot(test_point[0], test_point[1], 'bo', label='test_point') // 将测试数据点绘制在图中
plt.xlabel('sepal length')  
plt.ylabel('sepal width') // x,y轴命名
plt.legend()  // 绘图

15.

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

16.

clf_sk = KNeighborsClassifier()
clf_sk.fit(X_train, y_train)

17.

clf_sk.score(X_test, y_test) // 计算正确率

18.

// kd-tree每个结点中主要包含的数据结构如下
class KdNode(object):
def __init__(self, dom_elt, split, left, right):
self.dom_elt = dom_elt // k维向量节点(k维空间中的一个样本点)
self.split = split // 整数（进行分割维度的序号）
self.left = left // 该结点分割超平面左子空间构成的kd-tree
self.right = right // 该结点分割超平面右子空间构成的kd-tree
class KdTree(object):
def __init__(self, data):
k = len(data[0]) // 数据维度
def CreateNode(split, data_set): // 按第split维划分数据集exset创建KdNode
if not data_set: // 数据集为空
return None
// key参数的值为一个函数，此函数只有一个参数且返回一个值用来进行比较
// operator模块提供的itemgetter函数用于获取对象的哪些维的数据，参数为需要获取的数据在对象
#data_set.sort(key=itemgetter(split)) // 按要进行分割的那一维数据排序
data_set.sort(key=lambda x: x[split])
split_pos = len(data_set) // 2 //为Python中的整数除法
median = data_set[split_pos] // 中位数分割点
split_next = (split + 1) % k # cycle coordinates
// 递归的创建kd树
return KdNode(median, split,
CreateNode(split_next, data_set[:split_pos]), // 创建左子树
CreateNode(split_next, data_set[split_pos + 1:])) //创建右子树
self.root = CreateNode(0, data) //从第0维分量开始构建kd树,返回根节点
//KDTree的前序遍历
def preorder(root):
print (root.dom_elt)
if root.left: //节点不为空
preorder(root.left)
if root.right:
preorder(root.right)

19.

//对构建好的kd树进行搜索，寻找与目标点最近的样本点：
from math import sqrt
from collections import namedtuple
//定义一个namedtuple,分别存放最近坐标点、最近距离和访问过的节点数
result = namedtuple("Result_tuple", "nearest_point nearest_dist nodes_visited")
def find_nearest(tree, point):
k = len(point) //数据维度
def travel(kd_node, target, max_dist):
if kd_node is None:
return result([0] * k, float("inf"), 0) # python中用float("inf")和float("-inf")//表示正负
nodes_visited = 1
s = kd_node.split//进行分割的维度
pivot = kd_node.dom_elt //进行分割的“轴”
if target[s] <= pivot[s]: //如果目标点第s维小于分割轴的对应值(目标离左子树更近)
nearer_node = kd_node.left //下一个访问节点为左子树根节点
further_node = kd_node.right //同时记录下右子树
else: //目标离右子树更近
nearer_node = kd_node.right //下一个访问节点为右子树根节点
further_node = kd_node.left
temp1 = travel(nearer_node, target, max_dist) //进行遍历找到包含目标点的区域
nearest = temp1.nearest_point//以此叶结点作为“当前最近点”
dist = temp1.nearest_dist //更新最近距离
nodes_visited += temp1.nodes_visited
if dist < max_dist:
max_dist = dist //最近点将在以目标点为球心，max_dist为半径的超球体内
temp_dist = abs(pivot[s] - target[s]) //第s维上目标点与分割超平面的距离
if max_dist < temp_dist: //判断超球体是否与超平面相交
return result(nearest, dist, nodes_visited) //不相交则可以直接返回，不用继续判断
//----------------------------------------------------------------------
//计算目标点与分割点的欧氏距离
temp_dist = sqrt(sum((p1 - p2) ** 2 for p1, p2 in zip(pivot, target)))
if temp_dist < dist: //如果“更近”
nearest = pivot // 更新最近点
dist = temp_dist //更新最近距离
max_dist = dist // 更新超球体半径
//检查另一个子结点对应的区域是否有更近的点
temp2 = travel(further_node, target, max_dist)
nodes_visited += temp2.nodes_visited
if temp2.nearest_dist < dist: //如果另一个子结点内存在更近距离
nearest = temp2.nearest_point// 更新最近点
dist = temp2.nearest_dist //更新最近距离
return result(nearest, dist, nodes_visited)
return travel(tree.root, point, float("inf"))// 从根节点开始递归

20.

// 数据测试
data= [[2,3],[5,4],[9,6],[4,7],[8,1],[7,2]]
kd=KdTree(data)
preorder(kd.root)

21.

from time import clock
from random import random
//产生一个k维随机向量，每维分量值在0~1之间
def random_point(k):
return [random() for _ in range(k)]
//产生n个k维随机向量
def random_points(k, n):
return [random_point(k) for _ in range(n)]

22.

ret = find_nearest(kd, [3,4.5])
print (ret)

23.

N = 400000
t0 = clock()
kd2 = KdTree(random_points(3, N)) // 构建包含四十万个3维空间样本点的kd树
ret2 = find_nearest(kd2, [0.1,0.5,0.8]) // 四十万个样本点中寻找离目标最近的点
t1 = clock()
print ("time: ",t1-t0, "s")
print (ret2)

实验截图

标签：self,sepal,train,实验,split,test,data
来源： https://www.cnblogs.com/Taizn/p/14798062.html

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