数据挖掘10大算法(6)-K最近邻(KNN)算法的实现（java和python版）

迷南。 2022-08-05 05:21 129阅读 0赞

[数据挖掘-K最近邻(KNN)算法的实现（java和python版）][-K_KNN_java_python]

KNN算法基础思想前面文章可以参考，这里主要讲解java和python的两种简单实现，也主要是理解简单的思想。

[http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/23941577][http_blog.csdn.net_u011067360_article_details_23941577]

**python版本：**

这里实现一个手写识别算法，这里只简单识别0~9熟悉，在上篇文章中也展示了手写识别的应用，可以参考：[机器学习与数据挖掘-logistic回归及手写识别实例的实现][-logistic]

输入：每个手写数字已经事先处理成32\*32的二进制文本，存储为txt文件。0～9每个数字都有10个训练样本，5个测试样本。训练样本集如下图：左边是文件目录，右边是其中一个文件打开显示的结果，看着像1，这里有0~9，每个数字都有是个样本来作为训练集。

![Center][]

第一步：将每个txt文本转化为一个向量，即32\*32的数组转化为1\*1024的数组，这个1\*1024的数组用机器学习的术语来说就是特征向量。

**\[python\]**  [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  <span style="font-size:14px;">**def** img2vector(filename):  
2.      returnVect = zeros((1,1024))  
3.      fr = open(filename)  
4.      **for** i **in** range(32):  
5.          lineStr = fr.readline()  
6.          **for** j **in** range(32):  
7.              returnVect\[0,32\*i+j\] = int(lineStr\[j\])  
8.      **return** returnVect</span>

第二步：训练样本中有10\*10个图片，可以合并成一个100\*1024的矩阵，每一行对应一个图片，也就是一个txt文档。

**\[python\]**  [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  **def** handwritingClassTest():  
2.    
3.      hwLabels = \[\]  
4.      trainingFileList = listdir('trainingDigits')    
5.      **print** trainingFileList          
6.      m = len(trainingFileList)  
7.      trainingMat = zeros((m,1024))  
8.      **for** i **in** range(m):  
9.          fileNameStr = trainingFileList\[i\]            
10.         fileStr = fileNameStr.split('.')\[0\]  
11.         classNumStr = int(fileStr.split('\_')\[0\])   
12.         hwLabels.append(classNumStr)  
13.         \#print hwLabels  
14.         \#print fileNameStr     
15.         trainingMat\[i,:\] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)  
16.         \#print trainingMat\[i,:\]   
17.         \#print len(trainingMat\[i,:\])  
18.        
19.     testFileList = listdir('testDigits')         
20.     errorCount = 0.0  
21.     mTest = len(testFileList)  
22.     **for** i **in** range(mTest):  
23.         fileNameStr = testFileList\[i\]  
24.         fileStr = fileNameStr.split('.')\[0\]       
25.         classNumStr = int(fileStr.split('\_')\[0\])  
26.         vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)  
27.         classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)  
28.         **print** "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr)  
29.         **if** (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0  
30.     **print** "\\nthe total number of errors is: %d" % errorCount  
31.     **print** "\\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))

第三步：测试样本中有10\*5个图片，同样的，对于测试图片，将其转化为1\*1024的向量，然后计算它与训练样本中各个图片的“距离”（这里两个向量的距离采用欧式距离），然后对距离排序，选出较小的前k个，因为这k个样本来自训练集，是已知其代表的数字的，所以被测试图片所代表的数字就可以确定为这k个中出现次数最多的那个数字。

**\[python\]**  [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  **def** classify0(inX, dataSet, labels, k):  
2.      dataSetSize = dataSet.shape\[0\]  
3.      \#tile(A,(m,n))     
4.      **print** dataSet  
5.      **print** "----------------"  
6.      **print** tile(inX, (dataSetSize,1))  
7.      **print** "----------------"  
8.      diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet        
9.      **print** diffMat  
10.     sqDiffMat = diffMat\*\*2  
11.     sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)                    
12.     distances = sqDistances\*\*0.5  
13.     sortedDistIndicies = distances.argsort()              
14.     classCount=\{\}                                        
15.     **for** i **in** range(k):  
16.         voteIlabel = labels\[sortedDistIndicies\[i\]\]  
17.         classCount\[voteIlabel\] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1  
18.     sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)  
19.     **return** sortedClassCount\[0\]\[0\]

**全部实现代码：**

**\[python\]**  [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  \#-\*-coding:utf-8-\*-  
2.  **from** numpy **import** \*  
3.  **import** operator  
4.  **from** os **import** listdir  
5.    
6.  **def** classify0(inX, dataSet, labels, k):  
7.      dataSetSize = dataSet.shape\[0\]  
8.      \#tile(A,(m,n))     
9.      **print** dataSet  
10.     **print** "----------------"  
11.     **print** tile(inX, (dataSetSize,1))  
12.     **print** "----------------"  
13.     diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet        
14.     **print** diffMat  
15.     sqDiffMat = diffMat\*\*2  
16.     sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)                    
17.     distances = sqDistances\*\*0.5  
18.     sortedDistIndicies = distances.argsort()              
19.     classCount=\{\}                                        
20.     **for** i **in** range(k):  
21.         voteIlabel = labels\[sortedDistIndicies\[i\]\]  
22.         classCount\[voteIlabel\] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1  
23.     sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)  
24.     **return** sortedClassCount\[0\]\[0\]  
25.   
26. **def** img2vector(filename):  
27.     returnVect = zeros((1,1024))  
28.     fr = open(filename)  
29.     **for** i **in** range(32):  
30.         lineStr = fr.readline()  
31.         **for** j **in** range(32):  
32.             returnVect\[0,32\*i+j\] = int(lineStr\[j\])  
33.     **return** returnVect  
34.   
35. **def** handwritingClassTest():  
36.   
37.     hwLabels = \[\]  
38.     trainingFileList = listdir('trainingDigits')    
39.     **print** trainingFileList          
40.     m = len(trainingFileList)  
41.     trainingMat = zeros((m,1024))  
42.     **for** i **in** range(m):  
43.         fileNameStr = trainingFileList\[i\]            
44.         fileStr = fileNameStr.split('.')\[0\]  
45.         classNumStr = int(fileStr.split('\_')\[0\])   
46.         hwLabels.append(classNumStr)  
47.         \#print hwLabels  
48.         \#print fileNameStr     
49.         trainingMat\[i,:\] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)  
50.         \#print trainingMat\[i,:\]   
51.         \#print len(trainingMat\[i,:\])  
52.        
53.     testFileList = listdir('testDigits')         
54.     errorCount = 0.0  
55.     mTest = len(testFileList)  
56.     **for** i **in** range(mTest):  
57.         fileNameStr = testFileList\[i\]  
58.         fileStr = fileNameStr.split('.')\[0\]       
59.         classNumStr = int(fileStr.split('\_')\[0\])  
60.         vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr)  
61.         classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)  
62.         **print** "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr)  
63.         **if** (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0  
64.     **print** "\\nthe total number of errors is: %d" % errorCount  
65.     **print** "\\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest))  
66.       
67. handwritingClassTest()

运行结果：源码文章尾可下载

![Center 1][]

**java版本**

先看看训练集和测试集：

训练集：

![Center 2][]

测试集：

![Center 3][]

训练集最后一列代表分类（0或者1）

代码实现：

KNN算法主体类：

**\[java\]**  [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  **package** Marchinglearning.knn2;  
2.    
3.  **import** java.util.ArrayList;  
4.  **import** java.util.Comparator;  
5.  **import** java.util.HashMap;  
6.  **import** java.util.List;  
7.  **import** java.util.Map;  
8.  **import** java.util.PriorityQueue;  
9.    
10. /\*\* 
11.  \* KNN算法主体类 
12.  \*/  
13. **public** **class** KNN \{  
14.     /\*\* 
15.      \* 设置优先级队列的比较函数，距离越大，优先级越高 
16.      \*/  
17.     **private** Comparator<KNNNode> comparator = **new** Comparator<KNNNode>() \{  
18.         **public** **int** compare(KNNNode o1, KNNNode o2) \{  
19.             **if** (o1.getDistance() >= o2.getDistance()) \{  
20.                 **return** 1;  
21.             \} **else** \{  
22.                 **return** 0;  
23.             \}  
24.         \}  
25.     \};  
26.     /\*\* 
27.      \* 获取K个不同的随机数 
28.      \* @param k 随机数的个数 
29.      \* @param max 随机数最大的范围 
30.      \* @return 生成的随机数数组 
31.      \*/  
32.     **public** List<Integer> getRandKNum(**int** k, **int** max) \{  
33.         List<Integer> rand = **new** ArrayList<Integer>(k);  
34.         **for** (**int** i = 0; i < k; i++) \{  
35.             **int** temp = (**int**) (Math.random() \* max);  
36.             **if** (!rand.contains(temp)) \{  
37.                 rand.add(temp);  
38.             \} **else** \{  
39.                 i--;  
40.             \}  
41.         \}  
42.         **return** rand;  
43.     \}  
44.     /\*\* 
45.      \* 计算测试元组与训练元组之前的距离 
46.      \* @param d1 测试元组 
47.      \* @param d2 训练元组 
48.      \* @return 距离值 
49.      \*/  
50.     **public** **double** calDistance(List<Double> d1, List<Double> d2) \{  
51.         System.out.println("d1:"\+d1+",d2"\+d2);  
52.         **double** distance = 0.00;  
53.         **for** (**int** i = 0; i < d1.size(); i++) \{  
54.             distance += (d1.get(i) - d2.get(i)) \* (d1.get(i) - d2.get(i));  
55.         \}  
56.         **return** distance;  
57.     \}  
58.     /\*\* 
59.      \* 执行KNN算法，获取测试元组的类别 
60.      \* @param datas 训练数据集 
61.      \* @param testData 测试元组 
62.      \* @param k 设定的K值 
63.      \* @return 测试元组的类别 
64.      \*/  
65.     **public** String knn(List<List<Double>> datas, List<Double> testData, **int** k) \{  
66.         PriorityQueue<KNNNode> pq = **new** PriorityQueue<KNNNode>(k, comparator);  
67.         List<Integer> randNum = getRandKNum(k, datas.size());  
68.         System.out.println("randNum:"\+randNum.toString());  
69.         **for** (**int** i = 0; i < k; i++) \{  
70.             **int** index = randNum.get(i);  
71.             List<Double> currData = datas.get(index);  
72.             String c = currData.get(currData.size() - 1).toString();  
73.             System.out.println("currData:"\+currData+",c:"\+c+",testData"\+testData);  
74.             //计算测试元组与训练元组之前的距离  
75.             KNNNode node = **new** KNNNode(index, calDistance(testData, currData), c);  
76.             pq.add(node);  
77.         \}  
78.         **for** (**int** i = 0; i < datas.size(); i++) \{  
79.             List<Double> t = datas.get(i);  
80.             System.out.println("testData:"\+testData);  
81.             System.out.println("t:"\+t);  
82.             **double** distance = calDistance(testData, t);  
83.             System.out.println("distance:"\+distance);  
84.             KNNNode top = pq.peek();  
85.             **if** (top.getDistance() > distance) \{  
86.                 pq.remove();  
87.                 pq.add(**new** KNNNode(i, distance, t.get(t.size() - 1).toString()));  
88.             \}  
89.         \}  
90.           
91.         **return** getMostClass(pq);  
92.     \}  
93.     /\*\* 
94.      \* 获取所得到的k个最近邻元组的多数类 
95.      \* @param pq 存储k个最近近邻元组的优先级队列 
96.      \* @return 多数类的名称 
97.      \*/  
98.     **private** String getMostClass(PriorityQueue<KNNNode> pq) \{  
99.         Map<String, Integer> classCount = **new** HashMap<String, Integer>();  
100.         **for** (**int** i = 0; i < pq.size(); i++) \{  
101.             KNNNode node = pq.remove();  
102.             String c = node.getC();  
103.             **if** (classCount.containsKey(c)) \{  
104.                 classCount.put(c, classCount.get(c) + 1);  
105.             \} **else** \{  
106.                 classCount.put(c, 1);  
107.             \}  
108.         \}  
109.         **int** maxIndex = -1;  
110.         **int** maxCount = 0;  
111.         Object\[\] classes = classCount.keySet().toArray();  
112.         **for** (**int** i = 0; i < classes.length; i++) \{  
113.             **if** (classCount.get(classes\[i\]) > maxCount) \{  
114.                 maxIndex = i;  
115.                 maxCount = classCount.get(classes\[i\]);  
116.             \}  
117.         \}  
118.         **return** classes\[maxIndex\].toString();  
119.     \}  
120. \}

KNN结点类，用来存储最近邻的k个元组相关的信息

**\[java\]**  [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  **package** Marchinglearning.knn2;  
2.  /\*\* 
3.   \* KNN结点类，用来存储最近邻的k个元组相关的信息 
4.   \*/  
5.  **public** **class** KNNNode \{  
6.      **private** **int** index; // 元组标号  
7.      **private** **double** distance; // 与测试元组的距离  
8.      **private** String c; // 所属类别  
9.      **public** KNNNode(**int** index, **double** distance, String c) \{  
10.         **super**();  
11.         **this**.index = index;  
12.         **this**.distance = distance;  
13.         **this**.c = c;  
14.     \}  
15.       
16.       
17.     **public** **int** getIndex() \{  
18.         **return** index;  
19.     \}  
20.     **public** **void** setIndex(**int** index) \{  
21.         **this**.index = index;  
22.     \}  
23.     **public** **double** getDistance() \{  
24.         **return** distance;  
25.     \}  
26.     **public** **void** setDistance(**double** distance) \{  
27.         **this**.distance = distance;  
28.     \}  
29.     **public** String getC() \{  
30.         **return** c;  
31.     \}  
32.     **public** **void** setC(String c) \{  
33.         **this**.c = c;  
34.     \}  
35. \}

KNN算法测试类

**\[java\]**  [view plain][] [copy][view plain] [![在CODE上查看代码片][CODE]][CODE_CODE] [![派生到我的代码片][ico_fork.svg]][ico_fork.svg 1]

1.  **package** Marchinglearning.knn2;  
2.  **import** java.io.BufferedReader;  
3.  **import** java.io.File;  
4.  **import** java.io.FileReader;  
5.  **import** java.util.ArrayList;  
6.  **import** java.util.List;  
7.  /\*\* 
8.   \* KNN算法测试类 
9.   \*/  
10. **public** **class** TestKNN \{  
11.       
12.     /\*\* 
13.      \* 从数据文件中读取数据 
14.      \* @param datas 存储数据的集合对象 
15.      \* @param path 数据文件的路径 
16.      \*/  
17.     **public** **void** read(List<List<Double>> datas, String path)\{  
18.         **try** \{  
19.             BufferedReader br = **new** BufferedReader(**new** FileReader(**new** File(path)));  
20.             String data = br.readLine();  
21.             List<Double> l = **null**;  
22.             **while** (data != **null**) \{  
23.                 String t\[\] = data.split(" ");  
24.                 l = **new** ArrayList<Double>();  
25.                 **for** (**int** i = 0; i < t.length; i++) \{  
26.                     l.add(Double.parseDouble(t\[i\]));  
27.                 \}  
28.                 datas.add(l);  
29.                 data = br.readLine();  
30.             \}  
31.         \} **catch** (Exception e) \{  
32.             e.printStackTrace();  
33.         \}  
34.     \}  
35.       
36.     /\*\* 
37.      \* 程序执行入口 
38.      \* @param args 
39.      \*/  
40.     **public** **static** **void** main(String\[\] args) \{  
41.         TestKNN t = **new** TestKNN();  
42.         String datafile = **new** File("").getAbsolutePath() + File.separator +"knndata2"\+File.separator + "datafile.data";  
43.         String testfile = **new** File("").getAbsolutePath() + File.separator +"knndata2"\+File.separator +"testfile.data";  
44.         System.out.println("datafile:"\+datafile);  
45.         System.out.println("testfile:"\+testfile);  
46.         **try** \{  
47.             List<List<Double>> datas = **new** ArrayList<List<Double>>();  
48.             List<List<Double>> testDatas = **new** ArrayList<List<Double>>();  
49.             t.read(datas, datafile);  
50.             t.read(testDatas, testfile);  
51.             KNN knn = **new** KNN();  
52.             **for** (**int** i = 0; i < testDatas.size(); i++) \{  
53.                 List<Double> test = testDatas.get(i);  
54.                 System.out.print("测试元组: ");  
55.                 **for** (**int** j = 0; j < test.size(); j++) \{  
56.                     System.out.print(test.get(j) + " ");  
57.                 \}  
58.                 System.out.print("类别为: ");  
59.                 System.out.println(Math.round(Float.parseFloat((knn.knn(datas, test, 3)))));  
60.             \}  
61.         \} **catch** (Exception e) \{  
62.             e.printStackTrace();  
63.         \}  
64.     \}  
65. \}

运行结果为：

![Center 4][]

资源下载：

[python版本下载][python]

[java版本下载][java]

[-K_KNN_java_python]: http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/45937327
[http_blog.csdn.net_u011067360_article_details_23941577]: http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/23941577
[-logistic]: http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/45624517
[Center]: /images/20220805/ad20a0a31cb6437b94d4e38ed3b9d9de.png
[view plain]: http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/45937327#
[CODE]: https://code.csdn.net/assets/CODE_ico.png
[CODE_CODE]: https://code.csdn.net/snippets/673695
[ico_fork.svg]: https://code.csdn.net/assets/ico_fork.svg
[ico_fork.svg 1]: https://code.csdn.net/snippets/673695/fork
[Center 1]: /images/20220805/c64175ded59d4098956d712c5238b886.png
[Center 2]: /images/20220805/8018365502764191a042ffab24c96f28.png
[Center 3]: /images/20220805/5375d7be45c744429d7751bdf7914af4.png
[Center 4]: /images/20220805/f2e8ec7705fb439d9b53173220525aeb.png
[python]: http://download.csdn.net/detail/u011067360/8731843
[java]: http://download.csdn.net/detail/u011067360/8731847