数据挖掘经典十大算法_KNN算法

数据挖掘经典十大算法_KNN算法

一、从案例入手
已知一组数据：

（一）划分训练集与测试集
训练集

测试集

（二）计算未知样本和每个训练集样本的距离（欧氏距离）

（三）设定参数，k值
设定K = 3
（四）将距离升序排列
1.Beautiful Woman
2.He is Not Really into Dudes
3.California Man
4.Kevin Longblade
5.Robo Slayer 3000
6.Amped Ⅱ
（五）选取距离最小的k个点
1.Beautiful Woman
2.He is Not Really into Dudes
3.California Man
（六）统计前k个最近邻样本点所在类别出现的次数
爱情电影 3次 动作电影 0 次
（七）选择出现频率最大的类别作为未知样本的类别
未知电影 为 爱情电影类型
二、从程序理解
(一)导入训练数据

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fight = [3,2,1,101,99,98]
kiss = [104,100,81,10,5,2]
filmtype = [1,1,1,2,2,2]
plt.scatter(fight,kiss,c=filmtype)
plt.xlabel('fight')
plt.ylabel('kiss')
plt.title('movie')
plt.show()
x = np.array([fight,kiss])
x = x.T # 转置
y = np.array(filmtype)
print(x)
print(y)
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x 转置后的矩阵，每一行代表一条数据样本

y 矩阵

(二)计算测试数据与训练数据的欧氏距离

xx = np.array([18,90]) # 将测试数据转换为array
# 计算欧氏距离 
# sum(0) 按列求和 sum(1)按行求和 由于前面将矩阵进行转置 所以每一行代表一条样本
dist = (((x-xx)**2).sum(1))**0.5
print(dist)
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(三)将距离升序排序

sortedDist = dist.argsort()
print(sortedDist) # 输出的是排序索引
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(四)设置K值，选取距离最小的k个点，统计前k个点所在类别出现的次数

k = 4
classCount = {} # 建立一个空的字典来统计每种类型出现的次数
for i in range(k):
    voteLabel = y[sortedDist[i]] # 利用排序索引映射到y矩阵中，获得索引对应的电影类型
    classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0) + 1 # 利用get函数取键值 并在基础上加1达到计数效果  累加操作
print('class:count',classCount)
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(五)多数表决，输出结果

maxType = 0 # 设置初始值
maxCount = -1 # 设置初始值
for key , value in classCount.items(): # items() 遍历字典
    if value > maxCount: 
        maxType = key
        maxCount = value
print('output:' , maxType)
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三、封装KNN程序

import numpy as np
def knn(inX,dataSet,labels,k):
    dist = (((dataSet-inX)**2).sum(1))**0.5
    sortedDist = dist.argsort()
    classCount = {}
    for i in range(k):
        voteLabel = labels[sortedDist[i]] # 利用排序索引映射到y矩阵中，获得索引对应的电影类型
        classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0) + 1 # 利用get函数取键值 并在基础上加1达到计数效果
    maxType = 0 # 设置初始值
    maxCount = -1 # 设置初始值
    for key , value in classCount.items(): # items() 遍历字典
        if value > maxCount: 
            maxType = key
            maxCount = value
    return maxType
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import knn as K
fight = [3,2,1,101,99,98]
kiss = [104,100,81,10,5,2]
filmtype = [1,1,1,2,2,2]
x = np.array([fight,kiss])
x = x.T
y = np.array(filmtype)
xx = np.array([18,90]) # 将测试数据转换为array
result = k.knn(xx,x,y,4)
print(result)
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