机器学习实战之knn算法pandas

开始学习机器学习实战这本书，打算看完了再回头看 周志华的 机器学习。机器学习实战的代码都是用numpy写的，有些麻烦，所以考虑用pandas来实现代码，也能回顾之前学的 用python进行数据分析。感觉目前章节的测试方法太渣，留着以后学了更多再回头写。

# coding: gbk
import pandas as pd
import numpy as np

def getdata(path):
  data = pd.read_csv(path, header=None, sep='\t')
  character = data.iloc[:, :-1]
  label = data.iloc[:, -1]
  chara_max = character.max()
  chara_min = character.min()
  chara_range = chara_max - chara_min
  normal_chara = (character - chara_min) / chara_range
  return normal_chara, label # 获得归一化特征值和标记

def knn(inX, normal_chara, label, k):
  data_sub = normal_chara - inX
  data_square = data_sub.applymap(np.square)
  data_sum = data_square.sum(axis=1)
  data_sqrt = data_sum.map(np.sqrt)
  dis_sort = data_sqrt.argsort()
  k_label = label[dis_sort[:k]]
  label_sort = k_label.value_counts()
  res_label = label_sort.index[0]
  return res_label # knn算法分类

小编为大家分享一段代码：机器学习--KNN基本实现

# _*_ coding _*_
import numpy as np
import math
import operator

def get_data(dataset):
  x = dataset[:,:-1].astype(np.float)
  y = dataset[:,-1]
  return x,y
# def cal_dis(a,b):
#   x1,y1 = a[:]
#   x2,y2 = b[:]
#   dist = math.sqrt(math.pow(2,x2)-math.pow(2,x1))

def knnclassifer(dataset,predict,k=3):
  x,y = get_data(dataset)
  dic = {}
  distince = np.sum((predict-x)**2,axis=1)**0.5
  sorted_dict = np.argsort(distince)#[2 1 0 3 4]
  countLabel = {}
  for i in range(k):
    label = y[sorted_dict[i]]
   # print(i,sorted_dict[i],label)
    countLabel[label] = countLabel.get(label,0)+1
  new_dic = sorted(countLabel,key=operator.itemgetter(0),reverse=True)
  return new_dic[0][0]

if __name__ == '__main__':
  dataset = np.loadtxt("dataset.txt",dtype=np.str,delimiter=",")

  predict = [2,2]
  label = knnclassifer(dataset,predict,3)
  print(label)

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。

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