k近鄰演算法 kNN

核心思想：前k個最相似資料中出現次數最多的類別，作為新資料的類別。

核心函式：計算距離函式，投票函式

#-*- coding : utf-8 -*-

import random
import sys
from collections import counter
from operator import itemgetter
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
def create********():
# 生成三角形三個角的度數
anglec = 0
while(anglec <= 0):
anglea = random.randint(1, 179)
angleb = random.randint(1, 179)
anglec = 180 - anglea - angleb
if max([anglea, angleb, anglec]) < 90:
label = 'r'  # 銳角三角形
elif max([anglea, angleb, anglec]) == 90:
label = 'z'  # 直角三角形
else:
label = 'd'  # 鈍角
return anglea, angleb, anglec, label
def createdataset(n,filename):
# 生成資料集文字檔案
f = open(filename, 'w')
for i in range(n):
anglea, angleb, anglec, label = create********()
row = str(anglea) + '\t' + str(angleb) + '\t' + str(anglec) + '\t' + str(label) + '\n'
f.writelines(row)
f.close()
def loadfile2matrix(filename):
# load文字檔案生成矩陣
f = open(filename, 'r')
labelmatrix = 
datamatrix = 
for line in f.readlines():
splitline = line.strip('\n').split('\t')
return labelmatrix, datamatrix
def calcdistance(veca, vecb):
# 計算兩個向量之間的歐式距離
sumofsquare = 0
for i in range(len(veca)):
sumofsquare += (veca[i]-vecb[i]) ** 2
distance = sumofsquare ** (1.0/2)
return distance
def vote(candidatelist):
count_timesdict = counter(candidatelist)
count_timestuple = sorted(count_timesdict.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse = true)
voteresult = str(count_timestuple[0][0])
return voteresult
def knn(testvec, datamatrix, labelmatrix, k):
distancedict = {}
# 計算新向量到各已分類向量的距離
for i in range(len(datamatrix)):
distance = calcdistance(testvec, datamatrix[i])
distancedict[distance] = labelmatrix[i]
# 按距離從小到大排序
distancetuple = sorted(distancedict.iteritems(), key=itemgetter(0), reverse = false)
candidatelist = 
# 取出距離最小的k個對應的類別標籤，並進行投票判別新向量的類別
for j in range(k):
classifylabel = vote(candidatelist)
return classifylabel
def testclassifier(testdatamatrix, testlabelmatrix, datamatrix, labelmatrix, k):
errorcount = 0
for i in range(len(testdatamatrix)):
vec = testdatamatrix[i]
classifylabel = knn(vec, datamatrix, labelmatrix, k)
# 當根據knn演算法**的類別，與測試資料的真實類別不一致時，錯分個數增加1
if not classifylabel == testlabelmatrix[i]:
errorcount += 1
# 分類準確率
pricision = 1 - float(errorcount)/len(testdatamatrix)
print 'the pricision of this knn classifier is:', pricision
if __name__ == '__main__':
createdataset(10000, 'dataset.txt')
labelmatrix, datamatrix = loadfile2matrix('dataset.txt')
createdataset(1000, 'testdataset.txt')
testlabelmatrix, testdatamatrix = loadfile2matrix('testdataset.txt')
testclassifier(testdatamatrix, testlabelmatrix, datamatrix, labelmatrix, 5)

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