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Python:机器学习-k-近邻算法之影片分类器

bigegpt 2024-08-04 11:34 8 浏览

本次将介绍一个机器学习算法:k-近邻算法,它非常有效而易于握。

我们将探讨如使用距离测量的方法分类。

k-近邻算法

  • 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。
  • 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。
  • 适用数据范围:数值型和标称型。

前言:

我们大多数人都看过电影是吧,有的人喜欢看爱情片,有的人喜欢看动作片。那么由谁来定义这些影片的类型呢?

有人统计过爱情片和动作中出现的打斗镜头和接吻镜头,如图所示:

很明显的可以看出爱情片倾向于接吻镜头,而动作片倾向于打斗镜头,那要我把未知类型的影片归类,很显然我会选择爱情片的。

我们再来看看各影片与未知影片的距离,如图所示:

现在我们得到了样本中所有影片与未知影片的距离,可以看到距离最近的三个都是爱情片,因此我们也可以判定未知影片为爱情片。

接下来我们用代码来演示

代码如下:

createDataSet()方法:

  • 创建一个数组以及对应的标签

classifier()方法:

  • inX: 用于分类的输入数组
  • dataSet: 输入训练集
  • labels: 标签数组
  • k: 选择最近邻居数目

计算部分

第15行:首先我们看到shape()方法,它返回的是数组的维数

第16行:tile()方法的作用是把数组按照给定的方向延伸到一定的维数,再进行减法运算

第17行:数组中的每个元素都进行平方运算

第18行:sum()方法计算数组中每一行元素的和

第19行:开方,如:4**0.5=2.0

ps: 这无非就是大家中学都学过的两点间距离公式,我也就不多废话了

排序部分

第20行:argsort()方法是把数组中元素由小到大对应的索引排列,如:

([5, 8, 4, 6, 1]) 的排序结果为 ([4, 2, 0, 3, 1]),索引为 4 的值最小,也就是 1

第21行:创建一个字典用于存放标签

第22~23行:数组和标签建立映射,即group数组中的第0个元素的计算结果对应的lables为A,而第3个元素的计

算结果对应lables为B

第24行:对标签的出现次数计数,setdefault() 设置字典默认key,若为空则设为0,否则加1

第25行:用sorted()方法来排序,reverse=True则此为逆序

为校验代码功能的准确性,因此,我们用 [[10,90],[80,10],[50,10]] 这组数据来做下简单的测试

运行效果如下:

不出所料,打斗镜头多的被归类为 B 即动作片,而接吻镜头多的则为 A 即爱情片!

本文参考于《Machine Learning in Action》

怕什么真理无穷,得一寸有一寸的欢喜,共勉!

各位看官,需要源码的私信便是哦,也顺手来波关注嘛!

作者也在学习当中,难免会有错漏的地方,恳请读者能给予意见或建议,谢谢!转载请注明出处,谢谢!

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