【统计学习方法】k近邻 kd树的python实现

深藏阁楼爱情的钟 2022-06-10 10:58 239阅读 0赞

# 前言 #

代码可在Github上下载:[代码下载][Link 1]

k近邻可以算是机器学习中易于理解、实现的一个算法了，《机器学习实战》的第一章便是以它作为介绍来入门。而k近邻的算法可以简述为通过遍历数据集的每个样本进行距离测量，并找出距离最小的k个点。但是这样一来一旦样本数目庞大的时候，就容易造成大量的计算。

所以需要将数据用树形结构存储，以便快速检索，这也就是本文要阐述的kd树。

# 实现 #

分为两部分，一个是kd树建立，一个是kd树的搜索。

##  ##

## kd树建立 ##

# --*-- coding:utf-8 --*--
    import numpy as np

先定义一下字符集还有包。

首先我们先实现一个结点类，用来表示kd。

class Node:
        def __init__(self, data, lchild = None, rchild = None):
            self.data = data
            self.lchild = lchild
            self.rchild = rchild

一个结点包含着结点域，左孩子，右孩子。（如果不熟二叉树的话建议先看一些数据结构二叉树的相关知识，以及先序遍历，中序遍历还有后序遍历的相关代码）

[二叉树相关代码（C语言实现）][C]

然后是创建kd树的代码，主要根据P41，算法3.2来实现的。

def create(self, dataSet, depth):   #创建kd树，返回根结点
            if (len(dataSet) > 0):
                m, n = np.shape(dataSet)    #求出样本行，列
                midIndex = m / 2 #中间数的索引位置
                axis = depth % n    #判断以哪个轴划分数据，对应书中算法3.2（2）公式j()
                sortedDataSet = self.sort(dataSet, axis) #进行排序
                node = Node(sortedDataSet[midIndex]) #将节点数据域设置为中位数，具体参考下书本
                # print sortedDataSet[midIndex]
                leftDataSet = sortedDataSet[: midIndex] #将中位数的左边创建2个副本
                rightDataSet = sortedDataSet[midIndex+1 :]
                print leftDataSet
                print rightDataSet
                node.lchild = self.create(leftDataSet, depth+1) #将中位数左边样本传入来递归创建树
                node.rchild = self.create(rightDataSet, depth+1)
                return node
            else:
                return None

以上的代码通过看注释应该可以了解一二，其中需要按轴j(mod k)+1,也就是【depth(深度) mod n(特征数)+1】为轴划分中位数，然后决定插入数据到左结点，右结点。然后注意一下为什么上面的按轴划分的公式是【depth(深度) mod n(特征数)】，这是因为python的数组下标是从0开始的。

def sort(self, dataSet, axis):  #采用冒泡排序，利用aixs作为轴进行划分
            sortDataSet = dataSet[:]    #由于不能破坏原样本，此处建立一个副本
            m, n = np.shape(sortDataSet)
            for i in range(m):
                for j in range(0, m - i - 1):
                    if (sortDataSet[j][axis] > sortDataSet[j+1][axis]):
                        temp = sortDataSet[j]
                        sortDataSet[j] = sortDataSet[j+1]
                        sortDataSet[j+1] = temp
            print sortDataSet
            return sortDataSet

创建树的时候为了找中位数，需要按轴（某一维度）排序，找出中间那个数。这里我用了冒泡排序。

def preOrder(self, node):
            if node != None:
                print "tttt->%s" % node.data
                self.preOrder(node.lchild)
                self.preOrder(node.rchild)

当然我选择了先序遍历来简单检查下树的创建有没有问题。（看下这棵树能否正常遍历，这步可忽略）

## kd树搜索 ##

def search(self, tree, x):  #搜索
            self.nearestPoint = None    #保存最近的点
            self.nearestValue = 0   #保存最近的值
            def travel(node, depth = 0):    #递归搜索
                if node != None:    #递归终止条件
                    n = len(x)  #特征数
                    axis = depth % n    #计算轴
                    if x[axis] < node.data[axis]:   #如果数据小于结点，则往左结点找
                        travel(node.lchild, depth+1)
                    else:
                        travel(node.rchild, depth+1)
    
                    #以下是递归完毕，对应算法3.3(3)
                    distNodeAndX = self.dist(x, node.data)  #目标和节点的距离判断
                    if (self.nearestPoint == None): #确定当前点，更新最近的点和最近的值，对应算法3.3(3)(a)
                        self.nearestPoint = node.data
                        self.nearestValue = distNodeAndX
                    elif (self.nearestValue > distNodeAndX):
                        self.nearestPoint = node.data
                        self.nearestValue = distNodeAndX
    
                    print(node.data, depth, self.nearestValue, node.data[axis], x[axis])
                    if (abs(x[axis] - node.data[axis]) <= self.nearestValue):  #确定是否需要去子节点的区域去找（圆的判断），对应算法3.3(3)(b)
                        if x[axis] < node.data[axis]:
                            travel(node.rchild, depth+1)
                        else:
                            travel(node.lchild, depth + 1)
            travel(tree)
            return self.nearestPoint
    
        def dist(self, x1, x2): #欧式距离的计算
            return ((np.array(x1) - np.array(x2)) ** 2).sum() ** 0.5

搜索树的时候比较麻烦，首先先说下原理吧。

（1） 在kd树中找出包含目标点x的叶结点：从根结点出发，递归的向下访问kd树。若目标点当前维的坐标值小于切分点的坐标值，则移动到左子结点，否则移动到右子结点。直到子结点为叶结点为止；  
（2） 以此叶结点为“当前最近点”；  
（3） 递归的向上回退，在每个结点进行以下操作：  
　　（a） 如果该结点保存的实例点比当前最近点距目标点更近，则以该实例点为“当前最近点”；  
　　（b） 当前最近点一定存在于该结点一个子结点对应的区域。检查该子结点的父结点的另一个子结点对应的区域是否有更近的点。具体的，检查另一个子结点对应的区域是否与以目标点为球心、以目标点与“当前最近点”间的距离为半径的超球体相交。如果相交，可能在另一个子结点对应的区域内存在距离目标更近的点，移动到另一个子结点。接着，递归的进行最近邻搜索。如果不相交，向上回退。  
（4） 当回退到根结点时，搜索结束。最后的“当前最近点”即为x的最近邻点。

**注意了**，先按步骤找到叶结点，然后回朔的时候要做两件事，(a)是更新最新点，(b)是检查是否需要检查父结节点的另外一个结点的区域。

if x[axis] < node.data[axis]:   #如果数据小于结点，则往左结点找
                        travel(node.lchild, depth+1)
                    else:
                        travel(node.rchild, depth+1)

这段是类似于二叉查找树的过程，直至查找到叶子节点。

#以下是递归完毕后，往父结点方向回朔，对应算法3.3(3)
                    distNodeAndX = self.dist(x, node.data)  #目标和节点的距离判断
                    if (self.nearestPoint == None): #确定当前点，更新最近的点和最近的值，对应算法3.3(3)(a)
                        self.nearestPoint = node.data
                        self.nearestValue = distNodeAndX
                    elif (self.nearestValue > distNodeAndX):
                        self.nearestPoint = node.data
                        self.nearestValue = distNodeAndX
    
                    print(node.data, depth, self.nearestValue, node.data[axis], x[axis])
                    if (abs(x[axis] - node.data[axis]) <= self.nearestValue):  #确定是否需要去子节点的区域去找（圆的判断），对应算法3.3(3)(b)
                        if x[axis] < node.data[axis]:
                            travel(node.rchild, depth+1)
                        else:
                            travel(node.lchild, depth + 1)

这段代码，就是P43算法3.3（3）中的内容。

（a）容易实现，但是（b）的原理是判断目标点和最近的一个点的距离为半径画一个圆（就如书本P44图3.5，目标点S和当前最近点D形成了一个圆），是否跟父结点按轴分的那条线（也就是圆内的那条直线）有交集。

说白了，就是公式：|目标值（按轴读值） - 父节点（按轴读值）| < 最近的值（圆的半径），这里按轴读取就是P44图3.5中的x的y轴的值，然后减去相交的那条直线y轴的值，看是否小于半径。

注意：评论里有说这里的node.data不知道是指示哪个结点。这里要说明的是，这个node并不是父节点，而是当前结点。这里如果你对数据结构的二叉树不太熟的话，是不太容易get到这个点的。我只能稍微说下。

“这里应该了解下二叉查找树的过程”

如果找到了的话，把另一结点重新递归一次就好了。对应以下代码：

travel(node.rchild, depth+1)

最后在github贴出全部代码（如果方便的话麻烦给个赞吧，您的支持就是我前进的动力），然后来运行一下代码（这段代码在python3.5下成功运行）。

[KNN（KDtree）代码下载][KNN_KDtree]

结果输出（5，4）

[Link 1]: https://github.com/FlameCharmander/MachineLearning
[C]: https://blog.csdn.net/tudaodiaozhale/article/details/78674671
[KNN_KDtree]: https://github.com/FlameCharmander/MachineLearning/blob/master/knn/knn%28kdtree%29.py