机器学习之KNN识别验证码

前几天去浙大蹭了一节蔡老师的课感觉收获挺大的。作业是两个，一个是用knn完成验证码识别。另一个是用python实现dnn的正反向传播，难度比较大。花了一个下午完成了knn，记录一下。实现效果如图：

knn的原理十分简单。假设空间中有一堆点，分为红，蓝两类。我们在这个空间中放入一个新点a，当我们想要知道a属于哪一类时，可以采取这种方法：1.计算a点和空间中所有点距离 2.找到与a最近的k个点 3.判断这k个点是红色类比较多还是蓝色类比较多，取多者作为a的类别。
第一个问题是手写一个knn实现的算法，从上面的流程我们可以看出需要4个参数：测试点，训练集（就是开始分布在空间中的点），训练集的标签（如红，蓝两类），还有k（取周围多少个点）。
我的代码基本准遵循这个过程，测试点是一个20002的点集，训练集是4002，标签是400的数组分为0和1两类，k为1,10,100。第一步是将测试点一个一个取出来，然后与400个点分别计算欧氏距离，然后选出最近的k个点。最后将k个点的标签取出来进行投票选出测试点的标签。

def knn(x, x_train, y_train, k):
    '''
    KNN k-Nearest Neighbors Algorithm.

        INPUT:  x:         testing sample features, (N_test, P) matrix.
                x_train:   training sample features, (N, P) matrix.
                y_train:   training sample labels, (N, ) column vector.
                k:         the k in k-Nearest Neighbors

        OUTPUT: y    : predicted labels, (N_test, ) column vector.
    '''

    # Warning: uint8 matrix multiply uint8 matrix may cause overflow, take care
    # Hint: You may find numpy.argsort & scipy.stats.mode helpful

    # YOUR CODE HERE
    XSetSize = x_train.shape[0]#首先计算训练集样本数量 400*2
    xsize=x.shape[0]#计算输入样本的数量
    y=[]
    for t in x:
    #然后扩展维度方便作差
        from numpy import tile
        diffMat = tile(t, (XSetSize, 1)) - x_train
    #计算距离,取绝对值
        sqDiffMat = diffMat ** 2
        sqDistance = sqDiffMat.sum(axis=1)
        distance = sqDistance ** 0.5
    #排序
        sortedDistIndicies = distance.argsort()
    # 存放最终的分类结果及相应的结果投票数
        classCount = {}
    # 投票过程，就是统计前k个最近的样本所属类别包含的样本个数
        for i in range(k):          
                voteIlabel = y_train[sortedDistIndicies[i]]
                classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
        import operator
        sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
        temp=sortedClassCount[0][0]
        y.append(temp)
    #print(y)
    y=np.asarray(y)
    return y

第二问是用前面写的knn完成二维码的识别。第一步是将二维码图片转化为1×140的灰度值数组，然后调用knn，相当于对140维的点作K近邻。当然，在此之前需要自己作一个数据集，这个很容易，我只做了一个20多张图片的数据集效果就很好了。
我把代码和题目都上传了,包含所有代码和数据集，这是我见过的最好的Knn习题。
https://download.csdn.net/download/liu506039293/10875793
环境是python3+jupyter notebook