一、導(dǎo)入數(shù)據(jù)
借助python自帶的pandas庫(kù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)，很簡(jiǎn)單。用的數(shù)據(jù)是下載到本地的紅酒集。
代碼如下（示例）：
import pandas as pd
def read_xlsx(csv_path):
data = pd.read_csv(csv_path)
print(data)
return data
二、歸一化
KNN算法中將用到距離，因此歸一化是一個(gè)重要步驟，可以消除數(shù)據(jù)的量綱。我用了歸一化，消除量綱也可以用標(biāo)準(zhǔn)化，但是作為新手，我覺(jué)得歸一化比較簡(jiǎn)單。
其中最大最小值的計(jì)算用到了python中的numpy庫(kù)，pandas導(dǎo)入的數(shù)據(jù)是DateFrame形式的，np.array()用來(lái)將DateFrame形式轉(zhuǎn)化為可以用numpy計(jì)算的ndarray形式。
代碼如下（示例）：
import numpy as np
def MinMaxScaler(data):
col = data.shape[1]
for i in range(0, col-1):
arr = data.iloc[:, i]
arr = np.array(arr) #將DataFrame形式轉(zhuǎn)化為ndarray形式，方便后續(xù)用numpy計(jì)算
min = np.min(arr)
max = np.max(arr)
arr = (arr-min)/(max-min)
data.iloc[:, i] = arr
return data
三、分訓(xùn)練集和測(cè)試集
先將數(shù)據(jù)值和標(biāo)簽值分別用x和y劃分開(kāi)，設(shè)置隨機(jī)數(shù)種子random_state，若不設(shè)置，則每次運(yùn)行的結(jié)果會(huì)不相同。test_size表示測(cè)試集比例。
def train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=None):
col = data.shape[1]
x = data.iloc[:, 0:col-1]
y = data.iloc[:, -1]
x = np.array(x)
y = np.array(y)
# 設(shè)置隨機(jī)種子，當(dāng)隨機(jī)種子非空時(shí)，將鎖定隨機(jī)數(shù)
if random_state:
np.random.seed(random_state)
# 將樣本集的索引值進(jìn)行隨機(jī)打亂
# permutation隨機(jī)生成0-len(data)隨機(jī)序列
shuffle_indexs = np.random.permutation(len(x))
# 提取位于樣本集中20%的那個(gè)索引值
test_size = int(len(x) * test_size)
# 將隨機(jī)打亂的20%的索引值賦值給測(cè)試索引
test_indexs = shuffle_indexs[:test_size]
# 將隨機(jī)打亂的80%的索引值賦值給訓(xùn)練索引
train_indexs = shuffle_indexs[test_size:]
# 根據(jù)索引提取訓(xùn)練集和測(cè)試集
x_train = x[train_indexs]
y_train = y[train_indexs]
x_test = x[test_indexs]
y_test = y[test_indexs]
# 將切分好的數(shù)據(jù)集返回出去
# print(y_train)
return x_train, x_test, y_train, y_test
四、計(jì)算距離
此處用到歐氏距離，pow()函數(shù)用來(lái)計(jì)算冪次方。length指屬性值數(shù)量，在計(jì)算最近鄰時(shí)用到。
def CountDistance(train,test,length):
distance = 0
for x in range(length):
distance += pow(test[x] - train[x], 2)**0.5
return distance
五、選擇最近鄰
計(jì)算測(cè)試集中的一條數(shù)據(jù)和訓(xùn)練集中的每一條數(shù)據(jù)的距離，選擇距離最近的k個(gè)，以少數(shù)服從多數(shù)原則得出標(biāo)簽值。其中argsort返回的是數(shù)值從小到大的索引值，為了找到對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽值。
tip:用numpy計(jì)算眾數(shù)的方法
import numpy as np
#bincount（）：統(tǒng)計(jì)非負(fù)整數(shù)的個(gè)數(shù)，不能統(tǒng)計(jì)浮點(diǎn)數(shù)
counts = np.bincount(nums)
#返回眾數(shù)
np.argmax(counts)
少數(shù)服從多數(shù)原則，計(jì)算眾數(shù)，返回標(biāo)簽值。
def getNeighbor(x_train,test,y_train,k):
distance = []
#測(cè)試集的維度
length = x_train.shape[1]
#測(cè)試集合所有訓(xùn)練集的距離
for x in range(x_train.shape[0]):
dist = CountDistance(test, x_train[x], length)
distance.append(dist)
distance = np.array(distance)
#排序
distanceSort = distance.argsort()
# distance.sort(key= operator.itemgetter(1))
# print(len(distance))
# print(distanceSort[0])
neighbors =[]
for x in range(k):
labels = y_train[distanceSort[x]]
neighbors.append(labels)
# print(labels)
counts = np.bincount(neighbors)
label = np.argmax(counts)
# print(label)
return label
調(diào)用函數(shù)時(shí)：
getNeighbor(x_train,x_test[0],y_train,3)
六、計(jì)算準(zhǔn)確率
用以上KNN算法預(yù)測(cè)測(cè)試集中每一條數(shù)據(jù)的標(biāo)簽值，存入result數(shù)組，將預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值比較，計(jì)算預(yù)測(cè)正確的個(gè)數(shù)與總體個(gè)數(shù)的比值，即為準(zhǔn)確率。
def getAccuracy(x_test,x_train,y_train,y_test):
result = []
k = 3
# arr_label = getNeighbor(x_train, x_test[0], y_train, k)
for x in range(len(x_test)):
arr_label = getNeighbor(x_train, x_test[x], y_train, k)
result.append(arr_label)
correct = 0
for x in range(len(y_test)):
if result[x] == y_test[x]:
correct += 1
# print(correct)
accuracy = (correct / float(len(y_test))) * 100.0
print("Accuracy:", accuracy, "%")
return accuracy
總結(jié)
KNN算是機(jī)器學(xué)習(xí)中最簡(jiǎn)單的算法，實(shí)現(xiàn)起來(lái)相對(duì)簡(jiǎn)單，但對(duì)于我這樣的新手，還是花費(fèi)了大半天時(shí)間才整出來(lái)。
在github上傳了項(xiàng)目：https://github.com/chenyi369/KNN
到此這篇關(guān)于Python機(jī)器學(xué)習(xí)之底層實(shí)現(xiàn)KNN的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python底層實(shí)現(xiàn)KNN內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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