python分类算法_KNN分类算法及python代码实现
KNN分类算法（先验数据中就有类别之分，未知的数据会被归类为之前类别中的某一类！）
1、KNN介绍
K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。
机器学习，算法本身不是最难的，最难的是：
1、数学建模：把业务中的特性抽象成向量的过程；
2、选取适合模型的数据样本。
这两个事都不是简单的事。算法反而是比较简单的事。
本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。
2、算法图示
◊ 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录，然后根据多数类来决定新数据类别。
◊算法涉及3个主要因素：
1) 训练数据集
2) 距离或相似度的计算衡量
3) k的大小
◊算法描述
1) 已知两类“先验”数据，分别是蓝方块和红三角，他们分布在一个二维空间中
2) 有一个未知类别的数据（绿点），需要判断它是属于“蓝方块”还是“红三角”类
3) 考察离绿点最近的3个（或k个）数据点的类别，占多数的类别即为绿点判定类别
3、算法要点
3.1、计算步骤
1）算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离
2）找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻
3）做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类
3.2、相似度的度量
◊距离越近应该意味着这两个点属于一个分类的可能性越大。
但，距离不能代表一切，有些数据的相似度衡量并不适合用距离
◊相似度衡量方法：包括欧式距离、夹角余弦等。
（简单应用中，一般使用欧氏距离，但对于文本分类来说，使用余弦(cosine)来计算相似度就比欧式(Euclidean)距离更合适）
3.3、类别的判定
◊简单投票法：少数服从多数，近邻中哪个类别的点最多就分为该类。
◊加权投票法：根据距离的远近，对近邻的投票进行加权，距离越近则权重越大（权重为距离平方的倒数）
3.4、算法不足
样本不平衡容易导致结果错误
◊如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。
◊改善方法：对此可以采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。
计算量较大
◊因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。
◊改善方法：事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。
该方法比较适用于样本容量比较大的类域的分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。
4、KNN分类算法python实现（python2.7）
需求：
有以下先验数据，使用knn算法对未知类别数据分类
属性1
属性2
类别
1.0
0.9
A
1.0
1.0
A
0.1
0.2
B
0.0
0.1
B
未知类别数据
属性1
属性2
类别
1.2
1.0
?
0.1
0.3
?
python实现：
KNN.py脚本文件
1 #!/usr/bin/python
2 #coding=utf-8
3 #########################################
4 #kNN: k Nearest Neighbors
5
6 #输入: newInput: (1xN)的待分类向量
7 #dataSet: (NxM)的训练数据集
8 #labels: 训练数据集的类别标签向量
9 #k: 近邻数
10
11 #输出: 可能性最大的分类标签
12 #########################################
13
14 from numpy import *
15 importoperator16
17 #创建一个数据集，包含2个类别共4个样本
18 defcreateDataSet():19 #生成一个矩阵，每行表示一个样本
20 group = array([[1.0, 0.9], [1.0, 1.0], [0.1, 0.2], [0.0, 0.1]])21 #4个样本分别所属的类别
22 labels = ['A', 'A', 'B', 'B']23 returngroup, labels24
25 #KNN分类算法函数定义
26 defkNNClassify(newInput, dataSet, labels, k):27 numSamples = dataSet.shape[0] #shape[0]表示行数
28
29 ## step 1: 计算距离[
30 #假如：
31 #Newinput：[1,0,2]
32 #Dataset:
33 #[1,0,1]
34 #[2,1,3]
35 #[1,0,2]
36 #计算过程即为：
37 #1、求差
38 #[1,0,1] [1,0,2]
39 #[2,1,3] -- [1,0,2]
40 #[1,0,2] [1,0,2]
41 #=
42 #[0,0,-1]
43 #[1,1,1]
44 #[0,0,-1]
45 #2、对差值平方
46 #[0,0,1]
47 #[1,1,1]
48 #[0,0,1]
49 #3、将平方后的差值累加
50 #[1]
51 #[3]
52 #[1]
53 #4、将上一步骤的值求开方，即得距离
54 #[1]
55 #[1.73]
56 #[1]
57 #58 #]
59 #tile(A, reps): 构造一个矩阵，通过A重复reps次得到
60 #the following copy numSamples rows for dataSet
61 diff = tile(newInput, (numSamples, 1)) - dataSet #按元素求差值
62 squaredDiff = diff ** 2 #将差值平方
63 squaredDist = sum(squaredDiff, axis = 1) #按行累加
64 distance = squaredDist ** 0.5 #将差值平方和求开方，即得距离
65
66 ## step 2: 对距离排序
67 #argsort() 返回排序后的索引值
68 sortedDistIndices =argsort(distance)69 classCount = {} #define a dictionary (can be append element)
70 for i inxrange(k):71 ## step 3: 选择k个最近邻
72 voteLabel =labels[sortedDistIndices[i]]73
74 ## step 4: 计算k个最近邻中各类别出现的次数
75 #when the key voteLabel is not in dictionary classCount, get()
76 #will return 0
77 classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1
78
79 ## step 5: 返回出现次数最多的类别标签
80 maxCount =081 for key, value inclassCount.items():82 if value >maxCount:83 maxCount =value84 maxIndex =key85
86 return maxIndex
KNNTest.py测试文件
1 #!/usr/bin/python
2 #coding=utf-8
3 importKNN4 from numpy import *
5 #生成数据集和类别标签
6 dataSet, labels =KNN.createDataSet()7 #定义一个未知类别的数据
8 testX = array([1.2, 1.0])9 k = 3
10 #调用分类函数对未知数据分类
11 outputLabel = KNN.kNNClassify(testX, dataSet, labels, 3)12 print "Your input is:", testX, "and classified to class:", outputLabel13
14 testX = array([0.1, 0.3])15 outputLabel = KNN.kNNClassify(testX, dataSet, labels, 3)16 print "Your input is:", testX, "and classified to class:", outputLabel
运行结果：
