数据建模及常见分类算法

迈不过友情╰ 2022-05-20 08:49 145阅读 0赞

# 1.python数据建模概述 #

数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，建立一个适合的模型对数据进行处理。

在数据分析与挖掘中，我们通常需要根据一些数据建立起特定的模型，然后处理。模型的建立需要依赖于算法，一般，常见的算法有分类（有明确类别）、聚类（无明确类别）、关联、回归等。

# 2.python数据分类实现过程 #

数据分类主要处理现实生活中的分类问题，一般处理思路如下：

（1）首先明确需求并对数据进行观察；

（2）其次，确定算法；

（3）确定步骤；

（4）编程实现。

# 3.常见的分类算法 #

（1）KNN算法（k-近邻算法）：实现简单的分类（验证码识别）

KNN算法的实现步骤：处理数据 -> 数据向量化 -> 计算欧几里得距离 -> 根据距离进行分类（排序）

例子：KNN算法与手写体数字识别

from numpy import *
    import operator
    import os
    def knn(k,testdata,traindata,labels):  #取k个、测试集、训练集、类别名
        traindatasize=traindata.shape[0]   #调用shape查看行列数，shape[0] 是行
        dif=tile(testdata,(traindatasize,1))-traindata   #tile：将测试集拓展为与训练集一样的维数，以便后面作差求距离
        #a=array([1,5,6])
        #tail(a,2) #表示按行扩展2次
        #b=tail(a,(2,1)) #参数1表示按列扩展，参数2表示扩展2次
        sqdif=dif**2
        sumsqdif=sqdif.sum(axis=1)  #每一行的各列求和
        #b.sum()  #b是一个矩阵，表示b的所有元素求和
        #b.sum(axis=1)  #表示b的行分别求和
        #b.sum(axis=0)  #表示b的行分别求和
        distance=sumsqdif**0.5  #开方，即距离
        sortdistance=distance.argsort()  #对里面的元素按升序排序，得到下标
        count={}
        for i in range(0,k):
            vote=labels[sortdistance[i]]  #决定哪个类别多一点，类别下标是哪个，最后确定分类就是哪一个
            #整理成字典格式
            #c={}
            #c[5]=c.get(5,0)+1  #这样使c出现了一次，循环进行
            count[vote]=count.get(vote,0)+1  #vote是类别 count表示给它计数
        sortcount=sorted(count.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)  #降序
        return sortcount[0][0]  #就是最后得到的类别
            
    #处理图片
    #1.如何将图片转化为文本格式
    # 使用pillow模块  安装pip3 install pillow
    #先将所有图片转为固定宽高，比如32*32，然后再转化为文本
    #import pillow as pil
    from PIL import Image   #注意这里的Image的I是大写
    ima=Image.open("D:/应用软件/python/class6/weixin.jpg")
    fh=open("D:/应用软件/python/class6/weixin.txt","a")  #创建文本文件，用来保存0,1文件
    ima.save("D:/应用软件/python/class6/weixincopy.bmp")  #可直接保存为另一个图片
    print(ima.size)   #获取图片的长和宽
    width=ima.size[0]
    height=ima.size[1]
    #k=ima.getpixel((1,9))  #获取x=1,y=9的像素值
    #print(k)
    for i in range(0,width):
        for j in range(0,height):
            color=ima.getpixel((i,j))  #得到三通道值
            colorall=color[0]+color[1]+color[2]  #计算三个通道总的像素值
            if(colorall==0):  #黑色
                fh.write("1")
            else:
                fh.write("0")   
        fh.write("\n")  #读完一行就换行
    fh.close()
    
    #加载数据
    def datatoarray(fname):  #参数：文件名字
        arr=[]
        #fh=open(fname,encoding='UTF-8')
        fh=open(fname,mode='r',encoding='UTF-8')  #改了的
        for i in range(0,32):
            thisline=fh.readline()
            #thisline=str(fh.readline())   也不行
            for j in range(0,32):
                arr.append(int(thisline[j]))
        return arr
    arr1=datatoarray("D:/应用软件/python/class6/traindata/1_7.txt")   #检查是否能够加载 
    print(arr1)   #已验证，确实可以实现加载数据
    #1_7.txt若是打开过，肯会出现IndexError: string index out of range的错误，具体原因未知
    
    #建立一个函数取文件的前缀
    def seplabel(fname):
        filestr=fname.split(".")[0]  #分隔“.”,取第一个
        label=int(filestr.split("_")[0])  #分隔“_”
        return label
    
    #建立训练数据
    from os import listdir  #是os模块下的
    def traindata():
        labels=[]  #建立一个空的
        trainfile=listdir("D:/应用软件/python/class6/traindata")  #得到一个文件夹下面的所有文件名
        num=len(trainfile)   #列表trainfile有多少个文件，用len
        #行长度32*32=1024（列），每一行存储一个文件
        #用一个数组存储所有训练数据，行：文件总数，列：1024
        #zeros((2,5))  #numpy下的生成2行5列的数组
        trainarr=zeros((num,1024))  #num个文件
        for i in range(0,num):  #将真实数据放到trainarr中
            thisfname=trainfile[i]
            thislabel=seplabel(thisfname)   #要取前缀
            labels.append(thislabel)  #添加数据进去
            trainarr[i,:]=datatoarray("D:/应用软件/python/class6/traindata/"+thisfname)  #当前目录下
            #trainarr[i,:]=datatoarray("traindata/"+thisfname)  #当前目录下
        return trainarr,labels
    
    '''
    #用测试数据调用KNN算法去测试门槛是否能够准确识别
    def datatest():
        trainarr,labels=traindata()  #得到训练集和标签
        #testlist=listdir("D:/应用软件/python/class6/testdata")  #得到测试集
        testlist=listdir("testdata/")  #得到测试集
        tnum=len(testlist)
        for i in range(0,tnum):
            thistestfile=testlist[i]   #得到当前的测试文件
            #进行测试，首先加载为数组
            #testarr=datatoarray("D:/应用软件/python/class6/testdata/"+thistestfile)
            testarr=datatoarray("testdata/"+thistestfile)
            rknn=knn(3,testarr,trainarr,labels)
            print(rknn)
            
    datatest() #调用函数   调用出错
    '''
    
    #抽某一个测试文件出来进行试验
    trainarr,labels=traindata()  #得到训练集和标签
    thistestfile="6_50.txt"  
    testarr=datatoarray("D:/应用软件/python/class6/testdata/"+thistestfile)
    rknn=knn(3,testarr,trainarr,labels)
    print(rknn)

正常情况下，经过knn算法能够识别出测试集的数字是0-9的哪个数。我的出现以下错误，未解决：

![70][]

代码还可参考：

[https://www.cnblogs.com/d0main/p/6683427.html][https_www.cnblogs.com_d0main_p_6683427.html]

[https://blog.csdn.net/waitfou/article/details/70978183][https_blog.csdn.net_waitfou_article_details_70978183]

\[Errno 2\] No such file or directory: 'traingingDigits/0\_0.txt'问题解决参考：[https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79524222][https_blog.csdn.net_jiaoyangwm_article_details_79524222]

（2）贝叶斯算法

首先，贝叶斯公式如下：

![p(B\_\{i\}|A)=\\frac\{p(B\_\{i\})p(A|B\_\{i\})\}\{\\sum\_\{j=1\}^\{n\}p(B\_\{j\})p(A|B\_\{j\})\}][p_B_i_A_frac_p_B_i_p_A_B_i_sum_j_1_n_p_B_j_p_A_B_j]

贝叶斯分类思想：[https://blog.csdn.net/oppo62258801/article/details/75044699][https_blog.csdn.net_oppo62258801_article_details_75044699]

class Bayes:  #定义一个贝叶斯类
        def __init__(self):   #对类进行初始化
            self.length=-1    #初始化变量长度
            self.labelcount=dict() #类别标签，并用空字典存储
            self.vectorcount=dict()#向量
        def fit(self,dataSet:list,labels:list): #训练方法，数据集，标签集 用：list指定类别
            if(len(dataSet)!=len(labels)):  #训练方法中，数据集与标签集的长度应该一致
                raise ValueError("您输入的测试数组与类别数组长度不一致")  #提示出错，用raise引发异常
            self.length=len(dataSet[0])  #定义长度 测试数据中任一维的长度，就是它特征值的长度
            labelsnum=len(labels)   #类别所有的数量
            norlabel=set(labels)    #不重复类别的数量 通过集合set方法出去重复的
            for item in norlabels:  #依次遍历各个类别
                thislabel=item      #当前类别占总类别的比例
                labelcount[thislabel]=labels.count(thislabel)/labelsnum
            for vector,label in zip(dataSet,labels):    #遍历测试数据的类别和向量
                if(label not in vectorcount):         #label不在里面，则对其进行初始化
                    self.vectorcount[label]=[]
                self.vectorcount[label].append(vector)
            print("训练结束")
            return self
        def btest(self,TestData,labelSet):  #将当前的测试数据、对应的类别集合输入
            if(self.length==-1):
                raise ValueError("您还没有进行训练，请先训练")
            #计算testdata分别为各个类别的概率
            lbDict=dict()
            for thislb in labelSet:  #依次遍历各个类别
                p=1   #后面公式用
                alllabel=self.labelcount[thislb]  #统计当前类别占总类别的比例
                allvector=self.vectorcount[thislb]
                vnum=len(allvector)
                allvector=numpy.array(allvector).T
                for index in range(0,len(TestData)):
                    vector=list(allvector[index])
                    p*=vector.count(TestData[index])/vnum  #计算当前特征的概率
                lbDict[thislb]=p*alllabel
            thisislabel=sorted(lbDict,key=lambda x:lbDict[x],reverse=True)[0]  #从大到小排序reverse=True
            return thisislabel
    
    if __name__ == "__main__":
        by1=Bayes()
        #by1.fit()

这儿还讲了sklearn神经网络模块的下载

回归算法：拟合一条线

线性回归、逻辑回归、非线性回归、主成分回归

[https://www.cnblogs.com/sparkwen/p/3441197.html][https_www.cnblogs.com_sparkwen_p_3441197.html]

逻辑回归：概率p、1-p，求比值，取对数，用e表示出p的函数，即是逻辑函数

（3）决策树

（4）人工神经网络

（5）支持向量机

[70]: /images/20220520/cd33144ea0274149a24121cf528bbf6b.png
[https_www.cnblogs.com_d0main_p_6683427.html]: https://www.cnblogs.com/d0main/p/6683427.html
[https_blog.csdn.net_waitfou_article_details_70978183]: https://blog.csdn.net/waitfou/article/details/70978183
[https_blog.csdn.net_jiaoyangwm_article_details_79524222]: https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/79524222
[p_B_i_A_frac_p_B_i_p_A_B_i_sum_j_1_n_p_B_j_p_A_B_j]: https://private.codecogs.com/gif.latex?p%28B_%7Bi%7D%7CA%29%3D%5Cfrac%7Bp%28B_%7Bi%7D%29p%28A%7CB_%7Bi%7D%29%7D%7B%5Csum_%7Bj%3D1%7D%5E%7Bn%7Dp%28B_%7Bj%7D%29p%28A%7CB_%7Bj%7D%29%7D
[https_blog.csdn.net_oppo62258801_article_details_75044699]: https://blog.csdn.net/oppo62258801/article/details/75044699
[https_www.cnblogs.com_sparkwen_p_3441197.html]: https://www.cnblogs.com/sparkwen/p/3441197.html