python机器学习实战（一）

原文链接：www.cnblogs.com/fydeblog/p/7140974.html

前言

这篇notebook是关于机器学习中监督学习的k近邻算法，将介绍2个实例，分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和手写识别系统. 操作系统：ubuntu14.04 运行环境：anaconda-python2.7-notebook 参考书籍：机器学习实战 notebook writer ----方阳

k-近邻算法（kNN）的工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中的每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一组数据与所属分类的对应关系，输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的分类标签。

注意事项：在这里说一句，默认环境python2.7的notebook，用python3.6的会出问题，还有我的目录可能跟你们的不一样，你们自己跑的时候记得改目录，我会把notebook和代码以及数据集放到结尾。

1.改进约会网站的匹配效果

1-1.准备导入数据

代码语言：txt

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from numpy import *
import operator
def createDataSet():

group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])

labels = ['A','A','B','B']

return group, labels

先来点开胃菜，在上面的代码中，我们导入了两个模块，一个是科学计算包numpy，一个是运算符模块，在后面都会用到，在createDataSet函数中，我们初始化了group，labels，我们将做这样一件事，1.0,1.1和1.0,1.0 对应属于labels中 A 分类，0,0和0,0.1对应属于labels中的B分类，我们想输入一个新的二维坐标，根据上面的坐标来判断新的坐标属于那一类，在这之前，我们要 实现k-近邻算法 ，下面就开始实现

代码语言：txt

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

dataSetSize = dataSet.shape[0]

diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet

sqDiffMat = diffMat2

sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)

distances = sqDistances0.5

sortedDistIndicies = distances.argsort()

classCount={}

for i in range(k):

voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]

classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1

sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

return sortedClassCount[0][0]

代码解析：

函数的第一行是要得到数据集的数目，例如group.shape就是（4，2），shape0反应数据集的行，shape1反应列数。
函数的第二行是array对应相减,tile会生成关于Inx的dataSetSize大小的array，例如，InX是0,0,则tile(InX,(4,1))是array(0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0),然后与dataSet对应相减，得到新的array。
函数的第三行是对第二步的结果进行平方算法，方便下一步算距离。
函数的第四行是进行求和，注意是axis=1，也就是array每个二维数组成员进行求和(行求和)，如果是axis=0就是列求和。
第五行是进行平方距离的开根号。

以上5行实现的是距离的计算，下面的是选出距离最小的k个点，对类别进行统计，返回所占数目多的类别。

classCount定义为存储字典，里面有‘A’和‘B’，它们的值是在前k个距离最小的数据集中的个数，本例最后classCount={'A':1,'B':2},函数argsort是返回array数组从小到大的排列的序号，get函数返回字典的键值，由于后面加了1，所以每次出现键值就加1，就可以就算出键值出现的次数里。最后通过sorted函数将classCount字典分解为列表，sorted函数的第二个参数导入了运算符模块的itemgetter方法，按照第二个元素的次序（即数字）进行排序，由于此处reverse=True，是逆序，所以按照从大到小的次序排列。

1-2.准备数据：从文本中解析数据

这上面是k-近邻的一个小例子，我的标题还没介绍，现在来介绍标题，准备数据，一般都是从文本文件中解析数据，还是从一个例子开始吧！

本次例子是改进约会网站的效果，我们定义三个特征来判别三种类型的人：

特征一：每年获得的飞行常客里程数
特征二：玩视频游戏所耗时间百分比
特征三：每周消费的冰淇淋公升数

根据以上三个特征：来判断一个人是否是自己不喜欢的人，还是魅力一般的人，还是极具魅力的人。

于是，收集了1000个样本，放在datingTestSet2.txt中，共有1000行，每一行有四列，前三列是特征，后三列是从属那一类人，于是问题来了，我们这个文本文件的输入导入到python中来处理，于是需要一个转换函数file2matrix，函数输入是文件名字字符串，输出是训练样本矩阵（特征矩阵）和类标签向量。

代码语言：txt

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def file2matrix(filename):

fr = open(filename)

numberOfLines = len(fr.readlines())         #get the number of lines in the file

returnMat = zeros((numberOfLines,3))        #prepare matrix to return

classLabelVector = []                       #prepare labels return

fr = open(filename)

index = 0

for line in fr.readlines():

line = line.strip()

listFromLine = line.split('\t')

returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]

classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))

index += 1

return returnMat,classLabelVector

这个函数比较简单，就不详细说明里，这里只介绍以下一些函数的功能吧！

open函数是打开文件，里面必须是字符串，由于后面没加‘w’，所以是读文件
readlines函数是一次读完文件，通过len函数就得到文件的行数
zeros函数是生成numberOfLines X 3的矩阵，是array型的
strip函数是截掉所有的回车符
split函数是以输入参数为分隔符，输出分割后的数据，本例是制表键，最后输出元素列表
append函数是向列表中加入数据

1-3.分析数据：使用Matplotlib创建散点图

首先，从上一步得到训练样本矩阵和类标签向量,先更换一下路径。

cd /home/fangyang/桌面/machinelearninginaction/Ch02/

datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')

代码语言：txt

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import matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()

ax =  fig.add_subplot(111)

ax.scatter(datingDataMat[:,0], datingDataMat[:,1], 15.0*array(datingLabels), 15.0*array(datingLabels))  #scatter函数是用来画散点图的

plt.show()

结果显示

1-4. 准备数据：归一化处理

我们从上图可以上出，横坐标的特征值是远大于纵坐标的特征值的，这样再算新数据和数据集的数据的距离时，数字差值最大的属性对计算结果的影响最大，我们就可能会丢失掉其他属性，例如这个例子，每年获取的飞行常客里程数对计算结果的影响远大于其余两个特征，这是我们不想看到的，所以这里采用归一化数值处理，也叫特征缩放，用于将特征缩放到同一个范围内。

本例的缩放公式 newValue = (oldValue - min) / (max - min)

其中min和max是数据集中的最小特征值和最大特征值。通过该公式可将特征缩放到区间（0，1）

下面是特征缩放的代码

代码语言：txt

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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))   #element wise divide

return normDataSet, ranges, minVals

normDataSet（1000 X 3）是归一化后的数据，range（1X3）是特征的范围差（即最大值减去最小值），minVals（1X3）是最小值。

原理上面已介绍，这里不在复述。

1-5.测试算法：作为完整程序验证分类器

好了，我们已经有了k-近邻算法、从文本解析出数据、还有归一化处理，现在可以使用之前的数据进行测试了，测试代码如下:

代码语言：txt

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def datingClassTest():

hoRatio = 0.50

datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')       #load data setfrom file

normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)

m = normMat.shape[0]

numTestVecs = int(m*hoRatio)

errorCount = 0.0

for i in range(numTestVecs):

classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)

print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i])

if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0

print "the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs))

print errorCount

这里函数用到里之前讲的三个函数：file2matrix、autoNorm和classify0.这个函数将数据集分成两个部分，一部分当作分类器的训练样本，一部分当作测试样本，通过hoRatio进行控制，函数hoRatio是0.5，它与样本总数相乘，将数据集平分，如果想把训练样本调大一些，可增大hoRatio，但最好不要超过0.8，以免测试样本过少，在函数的最后，加了错误累加部分，预测出来的结果不等于实际结果，errorCount就加1，然后最后除以总数就得到错误的概率。

说了这么多，都还没有测试以下，下面来测试一下！先从简单的开始(已将上面的函数放在kNN.py中了)

代码语言：txt

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1 import  kNN

2 group , labels = kNN.createDataSet()

group #结果在下

代码语言：txt

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array([[ 1. ,  1.1],

[ 1. ,  1. ],

[ 0. ,  0. ],

[ 0. ,  0.1]])

labels #结果在下

代码语言：txt

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['A', 'A', 'B', 'B']

这个小例子最开始提过，有两个分类A和B，通过上面的group为训练样本，测试新的数据属于那一类

1 kNN.classify0([0,0], group, labels, 3) #使用k-近邻算法进行测试

'B' #结果是B分类

直观地可以看出0,0是与B所在的样本更近，下面来测试一下约会网站的匹配效果。

先将文本中的数据导出来，由于前面在分析数据画图的时候已经用到里file2matrix，这里就不重复用了。

datingDataMat #结果在下

代码语言：txt

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array([[  4.09200000e+04,   8.32697600e+00,   9.53952000e-01],

[  1.44880000e+04,   7.15346900e+00,   1.67390400e+00],

[  2.60520000e+04,   1.44187100e+00,   8.05124000e-01],

...,

[  2.65750000e+04,   1.06501020e+01,   8.66627000e-01],

[  4.81110000e+04,   9.13452800e+00,   7.28045000e-01],

[  4.37570000e+04,   7.88260100e+00,   1.33244600e+00]])

datingLabels #由于过长，只截取一部分，详细去看jupyter notebook

然后对数据进行归一化处理。

1 normMat , ranges , minVals = kNN.autoNorm(datingDataMat) #使用归一化函数

normMat

代码语言：txt

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array([[ 0.44832535,  0.39805139,  0.56233353],

[ 0.15873259,  0.34195467,  0.98724416],

[ 0.28542943,  0.06892523,  0.47449629],

...,

[ 0.29115949,  0.50910294,  0.51079493],

[ 0.52711097,  0.43665451,  0.4290048 ],

[ 0.47940793,  0.3768091 ,  0.78571804]])

ranges

array([ 9.12730000e+04, 2.09193490e+01, 1.69436100e+00])

minVals

array([ 0. , 0. , 0.001156])

最后进行测试，运行之前的测试函数datingClassTest

1 kNN.datingClassTest()

由于过长，只截取一部分，详细去看jupyter notebook

可以看到上面结果出现错误32个，错误率6.4%，所以这个系统还算不错！

1-6.系统实现

我们可以看到，测试固然不错，但用户交互式很差，所以结合上面，我们要写一个完整的系统，代码如下：

代码语言：txt

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def classifyPerson():

resultList = ['not at all', 'in small doses', 'in large doses']

percentTats = float(raw_input("percentage of time spent playing video games?"))

ffMiles = float(raw_input("frequent flier miles earned per year?"))

iceCream = float(raw_input("liters of ice cream consumed per year?"))

datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')

normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)

inArr = array([ffMiles, percentTats, iceCream])

classifierResult = classify0((inArr-minVals)/ranges, normMat, datingLabels,3)

print "You will probably like this person" , resultList[classifierResult - 1]

运行情况

1 kNN.classifyPerson()

代码语言：txt

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percentage of time spent playing video games?10   #这里的数字都是用户自己输入的

frequent flier miles earned per year?10000

liters of ice cream consumed per year?0.5

You will probably like this person in small doses

这个就是由用户自己输出参数，并判断出感兴趣程度，非常友好。

2.手写识别系统

下面再介绍一个例子，也是用k-近邻算法，去实现对一个数字的判断，首先我们是将宽高是32X32的像素的黑白图像转换成文本文件存储，但我们知道文本文件必须转换成特征向量，才能进入k-近邻算法中进行处理，所以我们需要一个img2vector函数去实现这个功能!

img2vector代码如下：

代码语言：txt

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def img2vector(filename):

returnVect = zeros((1,1024))

fr = open(filename)

for i in range(32):

lineStr = fr.readline()

for j in range(32):

returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j])

return returnVect

这个函数挺简单的，先用zeros生成1024的一维array，然后用两重循环，外循环以行递进，内循环以列递进，将32X32的文本数据依次赋值给returnVect。

好了，转换函数写好了，说一下训练集和测试集，所有的训练集都放在trainingDigits文件夹中，测试集放在testDigits文件夹中，训练集有两千个样本，0～9各有200个，测试集大约有900个样本，这里注意一点，所有在文件夹里的命名方式是有要求的，我们是通过命名方式来解析出它的真实数字，然后与通过k-近邻算法得出的结果相对比，例如945.txt，这里的数字是9，连接符前面的数字就是这个样本的真实数据。该系统实现的方法与前面的约会网站的类似，就不多说了。

系统测试代码如下

代码语言：txt

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def handwritingClassTest():

hwLabels = []

trainingFileList = listdir('trainingDigits')           #load the training set

m = len(trainingFileList)

trainingMat = zeros((m,1024))

for i in range(m):

fileNameStr = trainingFileList[i]

fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt

classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])

hwLabels.append(classNumStr)

trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)

testFileList = listdir('testDigits')        #iterate through the test set

errorCount = 0.0

mTest = len(testFileList)

for i in range(mTest):

fileNameStr = testFileList[i]

fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt

classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])

vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)

classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)

print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr)

if (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0

print "\nthe total number of errors is: %d" % errorCount

print "\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))

这里的listdir是从os模块导入的，它的功能是列出给定目录下的所有文件名，以字符串形式存放，输出是一个列表

这里的split函数是要分离符号，得到该文本的真实数据，第一个split函数是以小数点为分隔符，例如‘1186.txt’ ,就变成了'1_186','txt',然后取出第一个，就截掉了.txt,第二个split函数是以连接符为分隔符，就截掉后面的序号，剩下前面的字符数据‘1’，然后转成int型就得到了它的真实数据，其他的没什么，跟前面一样

下面开始测试

1 kNN.handwritingClassTest()

我们可以看到最后结果，错误率1.2%, 可见效果还不错！

这里把整个kNN.py文件贴出来，主要是上面已经介绍的函数

代码语言：txt

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'''

Input:      inX: vector to compare to existing dataset (1xN)

dataSet: size m data set of known vectors (NxM)

labels: data set labels (1xM vector)

k: number of neighbors to use for comparison (should be an odd number)
Output:     the most popular class label

'''
from numpy import *

import operator

from os import listdir
def classify0(inX, dataSet, labels, k):

dataSetSize = dataSet.shape[0]

diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet

sqDiffMat = diffMat2

sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)

distances = sqDistances0.5

sortedDistIndicies = distances.argsort()

classCount={}

for i in range(k):

voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]

classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1

sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)

return sortedClassCount[0][0]
def createDataSet():

group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])

labels = ['A','A','B','B']

return group, labels
def file2matrix(filename):

fr = open(filename)

numberOfLines = len(fr.readlines())         #get the number of lines in the file

returnMat = zeros((numberOfLines,3))        #prepare matrix to return

classLabelVector = []                       #prepare labels return

fr = open(filename)

index = 0

for line in fr.readlines():

line = line.strip()

listFromLine = line.split('\t')

returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]

classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))

index += 1

return returnMat,classLabelVector
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))   #element wise divide

return normDataSet, ranges, minVals
def datingClassTest():

hoRatio = 0.50      #hold out 10%

datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')       #load data setfrom file

normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)

m = normMat.shape[0]

numTestVecs = int(m*hoRatio)

errorCount = 0.0

for i in range(numTestVecs):

classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)

print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i])

if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0

print "the total error rate is: %f" % (errorCount/float(numTestVecs))

print errorCount
def classifyPerson():

resultList = ['not at all', 'in small doses', 'in large doses']

percentTats = float(raw_input("percentage of time spent playing video games?"))

ffMiles = float(raw_input("frequent flier miles earned per year?"))

iceCream = float(raw_input("liters of ice cream consumed per year?"))

datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')

normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)

inArr = array([ffMiles, percentTats, iceCream])

classifierResult = classify0((inArr-minVals)/ranges, normMat, datingLabels,3)

print "You will probably like this person" , resultList[classifierResult - 1]
def img2vector(filename):

returnVect = zeros((1,1024))

fr = open(filename)

for i in range(32):

lineStr = fr.readline()

for j in range(32):

returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j])

return returnVect
def handwritingClassTest():

hwLabels = []

trainingFileList = listdir('trainingDigits')           #load the training set

m = len(trainingFileList)

trainingMat = zeros((m,1024))

for i in range(m):

fileNameStr = trainingFileList[i]

fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt

classNumStr = int(fileStr.split('')[0])

hwLabels.append(classNumStr)

trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)

testFileList = listdir('testDigits')        #iterate through the test set

errorCount = 0.0

mTest = len(testFileList)

for i in range(mTest):

fileNameStr = testFileList[i]

fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt

classNumStr = int(fileStr.split('')[0])

vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)

classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)

print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr)

if (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0

print "\nthe total number of errors is: %d" % errorCount

print "\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))

结尾

至此，这个k-近邻算法的介绍到这里就结束了，希望这篇文章对你的学习有帮助！

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前言

1.改进约会网站的匹配效果

1-1.准备导入数据

1-2.准备数据：从文本中解析数据

1-3.分析数据：使用Matplotlib创建散点图

1-4. 准备数据： 归一化处理

1-5.测试算法：作为完整程序验证分类器

1-6.系统实现

2.手写识别系统

结尾

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1-4. 准备数据：归一化处理