python机器学习案例教程——K最近邻算法的实现

K最近邻属于一种分类算法，他的解释最容易，近朱者赤，近墨者黑，我们想看一个人是什么样的，看他的朋友是什么样的就可以了。当然其他还牵着到，看哪方面和朋友比较接近（对象特征），怎样才算是跟朋友亲近，一起吃饭还是一起逛街算是亲近（距离函数），根据朋友的优秀不优秀如何评判目标任务优秀不优秀（分类算法），是否不同优秀程度的朋友和不同的接近程度要考虑一下（距离权重），看几个朋友合适（k值），能否以分数的形式表示优秀度（概率分布）。

K最近邻概念：

它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

今天我们使用k最近邻算法来构建白酒的价格模型。

构造数据集

构建一个葡萄酒样本数据集。白酒的价格跟等级、年代有很大的关系。

from random import random,randint
import math

# 根据等级和年代对价格进行模拟
def wineprice(rating,age):
 peak_age=rating-50

 # 根据等级计算价格
 price=rating/2
 if age>peak_age:
  # 经过“峰值年”，后续5年里其品质将会变差
  price=price*(5-(age-peak_age)/2)
 else:
  # 价格在接近“峰值年”时会增加到原值的5倍
  price=price*(5*((age+1)/peak_age))
 if price<0: price=0
 return price

# 生成一批模式数据代表样本数据集
def wineset1():
 rows=[]
 for i in range(300):
  # 随机生成年代和等级
  rating=random()*50+50
  age=random()*50

  # 得到一个参考价格
  price=wineprice(rating,age)

  # 添加一些噪音
  price*=(random()*0.2+0.9)

  # 加入数据集
  rows.append({'input':(rating,age),'result':price})
 return rows

数据间的距离

使用k最近邻，首先要知道那些最近邻，也就要求知道数据间的距离。我们使用欧几里得距离作为数据间的距离。

# 使用欧几里得距离，定义距离
def euclidean(v1,v2):
 d=0.0
 for i in range(len(v1)):
  d+=(v1[i]-v2[i])**2
 return math.sqrt(d)

获取与新数据距离最近的k个样本数据

# 计算给预测商品和原数据集中任一其他商品间的距离。data原数据集，vec1预测商品
def getdistances(data,vec1):
 distancelist=[]

 # 遍历数据集中的每一项
 for i in range(len(data)):
  vec2=data[i]['input']

  # 添加距离到距离列表
  distancelist.append((euclidean(vec1,vec2),i))

 # 距离排序
 distancelist.sort()
 return distancelist #返回距离列表

根据距离最近的k个样本数据预测新数据的属性

1、简单求均值

# 对距离值最小的前k个结果求平均
def knnestimate(data,vec1,k=5):
 # 得到经过排序的距离值
 dlist=getdistances(data,vec1)
 avg=0.0

 # 对前k项结果求平均
 for i in range(k):
  idx=dlist[i][1]
  avg+=data[idx]['result']
 avg=avg/k
 return avg

2、求加权平均

如果使用直接求均值，有可能存在前k个最近邻中，可能会存在距离很远的数据，但是他仍然属于最近的前K个数据。当存在这种情况时，对前k个样本数据直接求均值会有偏差，所以使用加权平均，为较远的节点赋予较小的权值，对较近的节点赋予较大的权值。

那么具体该怎么根据数据间距离分配权值呢？这里使用三种递减函数作为权值分配方法。

2.1、使用反函数为近邻分配权重。

def inverseweight(dist,num=1.0,const=0.1):
 return num/(dist+const)

2.2、使用减法函数为近邻分配权重。当最近距离都大于const时不可用。

def subtractweight(dist,const=1.0):
 if dist>const:
  return 0
 else:
  return const-dist

2.3、使用高斯函数为距离分配权重。

def gaussian(dist,sigma=5.0):
 return math.e**(-dist**2/(2*sigma**2))

有了权值分配方法，下面就可以计算加权平均了。

# 对距离值最小的前k个结果求加权平均
def weightedknn(data,vec1,k=5,weightf=gaussian):
 # 得到距离值
 dlist=getdistances(data,vec1)
 avg=0.0
 totalweight=0.0

 # 得到加权平均
 for i in range(k):
  dist=dlist[i][0]
  idx=dlist[i][1]
  weight=weightf(dist)
  avg+=weight*data[idx]['result']
  totalweight+=weight
 if totalweight==0: return 0
 avg=avg/totalweight
 return avg

第一次测试

上面完成了使用k最近邻进行新数据预测的功能，下面我们进行测试。

if __name__=='__main__': #只有在执行当前模块时才会运行此函数
 data = wineset1()  #创建第一批数据集
 result=knnestimate(data,(95.0,3.0)) #根据最近邻直接求平均进行预测
 print(result)

 result=weightedknn(data,(95.0,3.0),weightf=inverseweight) #使用反函数做权值分配方法，进行加权平均
 print(result)
 result = weightedknn(data, (95.0, 3.0), weightf=subtractweight) # 使用减法函数做权值分配方法，进行加权平均
 print(result)
 result = weightedknn(data, (95.0, 3.0), weightf=gaussian) # 使用高斯函数做权值分配方法，进行加权平均
 print(result)

交叉验证

交叉验证是用来验证你的算法或算法参数的好坏，比如上面的加权分配算法我们有三种方式，究竟哪个更好呢？我们可以使用交叉验证进行查看。

随机选择样本数据集中95%作为训练集，5%作为新数据，对新数据进行预测并与已知结果进行比较，查看算法效果。

要实现交叉验证，要实现将样本数据集划分为训练集和新数据两个子集的功能。

# 划分数据。test测试数据集占的比例。其他数据集为训练数据
def dividedata(data,test=0.05):
 trainset=[]
 testset=[]
 for row in data:
  if random()<test:
   testset.append(row)
  else:
   trainset.append(row)
 return trainset,testset

还要能应用算法，计算预测结果与真实结果之间的误差度。

# 使用数据集对使用算法进行预测的结果的误差进行统计，一次判断算法好坏。algf为算法函数，trainset为训练数据集，testset为预测数据集
def testalgorithm(algf,trainset,testset):
 error=0.0
 for row in testset:
  guess=algf(trainset,row['input']) #这一步要和样本数据的格式保持一致，列表内个元素为一个字典，每个字典包含input和result两个属性。而且函数参数是列表和元组
  error+=(row['result']-guess)**2
  #print row['result'],guess
 #print error/len(testset)
 return error/len(testset)

有了数据拆分和算法性能误差统计函数。我们就可以在原始数据集上进行多次这样的实验，统计平均误差。

# 将数据拆分和误差统计合并在一起。对数据集进行多次划分，并验证算法好坏
def crossvalidate(algf,data,trials=100,test=0.1):
 error=0.0
 for i in range(trials):
  trainset,testset=dividedata(data,test)
  error+=testalgorithm(algf,trainset,testset)
 return error/trials

交叉验证测试

if __name__=='__main__': #只有在执行当前模块时才会运行此函数
 data = wineset1()  #创建第一批数据集
 print(data)
  error = crossvalidate(knnestimate,data) #对直接求均值算法进行评估
 print('平均误差：'+str(error))

 def knn3(d,v): return knnestimate(d,v,k=3) #定义一个函数指针。参数为d列表，v元组
 error = crossvalidate(knn3, data)   #对直接求均值算法进行评估
 print('平均误差：' + str(error))

 def knninverse(d,v): return weightedknn(d,v,weightf=inverseweight) #定义一个函数指针。参数为d列表，v元组
 error = crossvalidate(knninverse, data)   #对使用反函数做权值分配方法进行评估
 print('平均误差：' + str(error))

不同类型、值域的变量、无用变量

在样本数据的各个属性中可能并不是取值范围相同的同类型的数据，比如上面的酒的属性可能包含档次（0-100），酒的年限（0-50），酒的容量（三种容量375.0ml、750.0ml、1500.0ml），甚至在我们获取的样本数据中还有可能包含无用的数据，比如酒生产的流水线号（1-20之间的整数）。在计算样本距离时，取值范围大的属性的变化会严重影响取值范围小的属性的变化，以至于结果会忽略取值范围小的属性。而且无用属性的变化也会增加数据之间的距离。

所以就要对样本数据的属性进行缩放到合适的范围，并要能删除无效属性。

构造新的数据集

# 构建新数据集，模拟不同类型变量的问题
def wineset2():
 rows=[]
 for i in range(300):
  rating=random()*50+50 #酒的档次
  age=random()*50   #酒的年限
  aisle=float(randint(1,20)) #酒的通道号（无关属性）
  bottlesize=[375.0,750.0,1500.0][randint(0,2)] #酒的容量
  price=wineprice(rating,age) #酒的价格
  price*=(bottlesize/750)
  price*=(random()*0.2+0.9)
  rows.append({'input':(rating,age,aisle,bottlesize),'result':price})
 return rows

实现按比例对属性的取值进行缩放的功能

# 按比例对属性进行缩放，scale为各属性的值的缩放比例。
def rescale(data,scale):
 scaleddata=[]
 for row in data:
  scaled=[scale[i]*row['input'][i] for i in range(len(scale))]
  scaleddata.append({'input':scaled,'result':row['result']})
 return scaleddata

那就剩下最后最后一个问题，究竟各个属性缩放多少呢。这是一个优化问题，我们可以通过优化技术寻找最优化解。而需要优化的成本函数，就是通过缩放以后进行预测的结果与真实结果之间的误差值。误差值越小越好。误差值的计算同前面交叉验证时使用的相同crossvalidate函数

下面构建成本函数

# 生成成本函数。闭包
def createcostfunction(algf,data):
 def costf(scale):
  sdata=rescale(data,scale)
  return crossvalidate(algf,sdata,trials=10)
 return costf

weightdomain=[(0,10)]*4  #将缩放比例这个题解的取值范围设置为0-10，可以自己设定，用于优化算法

优化技术的可以参看http://www.jb51.net/article/131719.htm

测试代码

if __name__=='__main__': #只有在执行当前模块时才会运行此函数
 #========缩放比例优化===
 data = wineset2() # 创建第2批数据集
 print(data)
 import optimization
 costf=createcostfunction(knnestimate,data)  #创建成本函数
 result = optimization.annealingoptimize(weightdomain,costf,step=2) #使用退火算法寻找最优解
 print(result)

不对称分布

对于样本数据集包含多种分布情况时，输出结果我们也希望不唯一。我们可以使用概率结果进行表示，输出每种结果的值和出现的概率。

比如葡萄酒有可能是从折扣店购买的，而样本数据集中没有记录这一特性。所以样本数据中价格存在两种形式的分布。

构造数据集

def wineset3():
 rows=wineset1()
 for row in rows:
  if random()<0.5:
   # 葡萄酒是从折扣店购买的
   row['result']*=0.6
 return rows

如果以结果概率的形式存在，我们要能够计算指定范围的概率值

# 计算概率。data样本数据集，vec1预测数据，low，high结果范围，weightf为根据距离进行权值分配的函数
def probguess(data,vec1,low,high,k=5,weightf=gaussian):
 dlist=getdistances(data,vec1) #获取距离列表
 nweight=0.0
 tweight=0.0

 for i in range(k):
  dist=dlist[i][0] #距离
  idx=dlist[i][1] #索引号
  weight=weightf(dist) #权值
  v=data[idx]['result'] #真实结果

  # 当前数据点位于指定范围内么？
  if v>=low and v<=high:
   nweight+=weight #指定范围的权值之和
  tweight+=weight  #总的权值之和
 if tweight==0: return 0

 # 概率等于位于指定范围内的权重值除以所有权重值
 return nweight/tweight

对于多种输出、以概率和值的形式表示的结果，我们可以使用累积概率分布图或概率密度图的形式表现。

绘制累积概率分布图

from pylab import *

# 绘制累积概率分布图。data样本数据集，vec1预测数据，high取值最高点，k近邻范围，weightf权值分配
def cumulativegraph(data,vec1,high,k=5,weightf=gaussian):
 t1=arange(0.0,high,0.1)
 cprob=array([probguess(data,vec1,0,v,k,weightf) for v in t1]) #预测产生的不同结果的概率
 plot(t1,cprob)
 show()

绘制概率密度图

# 绘制概率密度图
def probabilitygraph(data,vec1,high,k=5,weightf=gaussian,ss=5.0):
 # 建立一个代表价格的值域范围
 t1=arange(0.0,high,0.1)

 # 得到整个值域范围内的所有概率
 probs=[probguess(data,vec1,v,v+0.1,k,weightf) for v in t1]

 # 通过加上近邻概率的高斯计算结果，对概率值做平滑处理
 smoothed=[]
 for i in range(len(probs)):
  sv=0.0
  for j in range(0,len(probs)):
   dist=abs(i-j)*0.1
   weight=gaussian(dist,sigma=ss)
   sv+=weight*probs[j]
  smoothed.append(sv)
 smoothed=array(smoothed)

 plot(t1,smoothed)
 show()

测试代码

if __name__=='__main__': #只有在执行当前模块时才会运行此函数

 data = wineset3() # 创建第3批数据集
 print(data)
 cumulativegraph(data,(1,1),120) #绘制累积概率密度
 probabilitygraph(data,(1,1),6) #绘制概率密度图

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

您可能感兴趣的文章:

• Python机器学习之SVM支持向量机
• Python机器学习之决策树算法
• Python语言描述机器学习之Logistic回归算法
• python机器学习实战之树回归详解
• python机器学习实战之K均值聚类
• python机器学习实战之最近邻kNN分类器
• python机器学习之决策树分类详解
• python机器学习之神经网络（一）
• Python最火、R极具潜力 2017机器学习调查报告
• Python机器学习logistic回归代码解析