机器学习算法的python实现之KNN-k近邻算法的实现

机器学习算法的python实现之KNN-k近邻算法的实现2015-10-061.背景

今后博主会每周定时更新机器学习算法及其python的简单实现。今天学习的算法是KNN近邻算法。KNN算法是一个监督学习分类器类别的算法。

什么是监督学习，什么又是无监督学习呢。监督学习就是我们知道目标向量的情况下所使用的算法，无监督学习就是当我们不知道具体的目标变量的情况下所使用的。而监督学习又根据目标变量的类别（离散或连续）分为分类器算法和回归算法。

k-Nearest Neighbor。k是算法中的一个约束变量，整个算法的总体思想是比较简单的，就是将数据集的特征值看作是一个个向量。我们给程序一组特征值，假设有三组特征值，就可以看做是（x1，x2，x3）。系统原有的特征值就可以看做是一组组的（y1，y2，y3）向量。通过求两向量间的距离，我们找出前k个距离最短的y的特征值对。这些y值所对应的目标变量就是这个x特征值的分类。

公式：

2.python基础之numpy

numpy是python的一个数学计算库，主要是针对一些矩阵运算，这里我们会大量用到它。介绍一下本章代码中用到的一些功能。

arry：是numpy自带的数组表示，比如本例中的4行2列数字可以这样输入

group=array（[[9,400],[200,5],[100,77],[40,300]]）

shape:显示（行，列）例：shape（group）=（4,2）

zeros:列出一个相同格式的空矩阵，例：zeros（group）=（[[0,0],[0,0],[0,0],[0,0]]）

tile函数位于python模块 numpy.lib.shape_base中，他的功能是重复某个数组。比如tile（A,n），功能是将数组A重复n次，构成一个新的数组

sum（axis=1）矩阵每一行向量相加

3.数据集

4.代码

代码分三个函数，分别是

创建数据集：

createDataset

from __future__ import divisionfrom numpy import *import operatordef createDataset（）:group=array（[[9,400],[200,5],[100,77],[40,300]]）labels=["1","2","3","1"]return group,labels

数据归一化：

autoNorm

def autoNorm（dataSet）:minVals = dataSet.min（0）maxVals = dataSet.max（0）ranges = maxVals - minValsnormDataSet = zeros（shape（dataSet））m = dataSet.shape[0]normDataSet = dataSet - tile（minVals, （m,1））#print normDataSetnormDataSet = normDataSet/tile（ranges, （m,1）） #element wise divide # print normDataSetreturn normDataSet, ranges, minVals