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K近鄰算法的python實現

系統 1534 0

前言

在K近鄰的原始算法中,沒有對K近鄰的方法進行優化,還是遍歷訓練集,找到與輸入實例最近的K個訓練實例,統計他們的類別,以此作為輸入實例類別的判斷。具體的模型理論見:統計學習方法——K近鄰法(原始方法)

1. K近鄰算法的實現

在算法實現的過程中,利用的是歐氏距離進行點與點之間的距離度量。在進行數據運算的時候,沒有利用numpy,而是利用Python中自帶的list來進行數據的計算。

            
              
                def
              
              
                knn
              
              
                (
              
              x
              
                ,
              
              dataSet
              
                ,
              
              labels
              
                ,
              
              k
              
                )
              
              
                :
              
              
    distanceMemories 
              
                =
              
              
                {
              
              
                }
              
              
                # 利用字典來記錄距離
              
              
                for
              
               i 
              
                in
              
              
                range
              
              
                (
              
              
                len
              
              
                (
              
              dataSet
              
                )
              
              
                )
              
              
                :
              
              
        distance 
              
                =
              
               euDis
              
                (
              
              x
              
                ,
              
              dataSet
              
                [
              
              i
              
                ]
              
              
                )
              
              
        distanceMemories
              
                [
              
              i
              
                ]
              
              
                =
              
               distance
    sortResult 
              
                =
              
              
                sorted
              
              
                (
              
              distanceMemories
              
                .
              
              items
              
                (
              
              
                )
              
              
                ,
              
              key 
              
                =
              
              
                lambda
              
                x
              
                :
              
              x
              
                [
              
              
                1
              
              
                ]
              
              
                )
              
              
    distance_min_k 
              
                =
              
               sortResult
              
                [
              
              
                :
              
              k
              
                ]
              
              
    classCount 
              
                =
              
              
                {
              
              
                }
              
              
                # 用來記錄前k個中各個類出現的次數
              
              
                for
              
               i 
              
                in
              
              
                range
              
              
                (
              
              
                len
              
              
                (
              
              distance_min_k
              
                )
              
              
                )
              
              
                :
              
              
                if
              
               labels
              
                [
              
              distance_min_k
              
                [
              
              i
              
                ]
              
              
                [
              
              
                0
              
              
                ]
              
              
                ]
              
              
                not
              
              
                in
              
               classCount
              
                :
              
              
            classCount
              
                [
              
              labels
              
                [
              
              distance_min_k
              
                [
              
              i
              
                ]
              
              
                [
              
              
                0
              
              
                ]
              
              
                ]
              
              
                ]
              
              
                =
              
              
                0
              
              
        classCount
              
                [
              
              labels
              
                [
              
              distance_min_k
              
                [
              
              i
              
                ]
              
              
                [
              
              
                0
              
              
                ]
              
              
                ]
              
              
                ]
              
              
                +=
              
              
                1
              
              
    result 
              
                =
              
              
                sorted
              
              
                (
              
              classCount
              
                .
              
              items
              
                (
              
              
                )
              
              
                ,
              
              key 
              
                =
              
              
                lambda
              
               x
              
                :
              
              x
              
                [
              
              
                1
              
              
                ]
              
              
                ,
              
              reverse 
              
                =
              
              
                True
              
              
                )
              
              
                # 對統計結果,按照字典中的各個值,進行降序排序
              
              
                return
              
               result
              
                [
              
              
                0
              
              
                ]
              
              
                [
              
              
                0
              
              
                ]
              
              
                def
              
              
                euDis
              
              
                (
              
              x
              
                ,
              
              y
              
                )
              
              
                :
              
              
                # 歐式距離的計算
              
              
    dim 
              
                =
              
              
                len
              
              
                (
              
              x
              
                )
              
              
    temp 
              
                =
              
              
                0
              
              
                for
              
               i 
              
                in
              
              
                range
              
              
                (
              
              dim
              
                )
              
              
                :
              
              
        temp 
              
                +=
              
              
                (
              
              x
              
                [
              
              i
              
                ]
              
              
                -
              
               y
              
                [
              
              i
              
                ]
              
              
                )
              
              
                **
              
              
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                ,
              
              
                [
              
              
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                100
              
              
                ]
              
              
                ,
              
              
                [
              
              
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                ,
              
              
                81
              
              
                ]
              
              
                ,
              
              
                [
              
              
                101
              
              
                ,
              
              
                10
              
              
                ]
              
              
                ,
              
              
                [
              
              
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                ,
              
              
                5
              
              
                ]
              
              
                ,
              
              
                [
              
              
                98
              
              
                ,
              
              
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                ]
              
              
                # 這是機器學習實戰一書上的小例子
              
              
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                ,
              
              
                "愛情片"
              
              
                ,
              
              
                "愛情片"
              
              
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                "動作片"
              
              
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