# 0 简介
今天学长向大家介绍适合作为毕设的项目：
毕设分享 Django机器学习算法可视化系统(源码+论文)
项目获取：
https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing
1 python 机器学习之 K-邻近算法
@简单的理解：[ 采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 ]
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；适应数据范围 ：数值型、标称型；
kNN 简介
kNN 原理 ：存在一个样本数据集合，也称作训练集或者样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集实际上是 每条数据 与 所属分类 的 对应关系。 核心思想 ：若输入的数据没有标签，则新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，该算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。 k ：选自最相似的 k 个数据，通常是不大于 20 的整数，最后选择这 k 个数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
k-近邻算法的一般流程
1.收集数据：可以使用任何方法,
2.准备数据：距离计算所需的数值,最好是结构化的数据格式。
3.分析数据：可以使用任何方法。
4.训练算法：此不走不适用于k-近邻算法。
5.测试算法：计算错误率。
6.使用算法：首先需要输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行k-近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类，最后应用对计算出的分类之行后续的处理。
example1
python 导入数据
from numpy import *
import operator
def createDataSet():
group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])
labels = ['A','A','B','B']
return group,labels
python 处理数据
# 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离（欧式距离）
# 按照距离递增次序排序
# 选取与当前点距离最小的K个点
# 确定前K个点所在类别的出现频率
# 返回前k个点出现频率最高的类别最为当前点的预测分类
# inX输入向量，训练集dataSet,标签向量labels，k表示用于选择最近邻的数目
def clissfy0(inX,dataSet,labels,k):
dataSetSize = dataSet.shape[0]
diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet
sqDiffMat = diffMat ** 0.5
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
distances = sqDistances ** 0.5
sortedDistIndicies = distances.argsort()
classCount = {}
for i in range(k):
voteLabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0) + 1
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),
key = operator.itemgetter(1),reverse = True)
return sortedClassCount[0][0]
python 数据测试
import kNN
from numpy import *
dataSet,labels = createDataSet()
testX = array([1.2,1.1])
k = 3
outputLabelX = classify0(testX,dataSet,labels,k)
testY = array([0.1,0.3])
outputLabelY = classify0(testY,dataSet,labels,k)
print('input is :',testX,'output class is :',outputLabelX)
print('input is :',testY,'output class is :',outputLabelY)
python 结果输出
('input is :', array([ 1.2, 1.1]), 'output class is :', 'A')
('input is :', array([ 0.1, 0.3]), 'output class is :', 'B')
example2
使用 k-近邻算法改进约会网站的配对效果
处理步骤
1.收集数据：提供文本文件
2.准备数据：使用python解析文本文件
3.分析数据:使用matplotlib画二维扩散图
4.训练算法：此步骤不适用与k－近邻算法
5.测试算法：使用提供的部份数据作为测试样本
6:使用算法：输入一些特征数据以判断对方是否为自己喜欢的类型
python 整体实现
# coding:utf-8
from numpy import *
import operator
from kNN import classify0
import matplotlib.pyplot as plt
def file2matrmix(filename):
fr = open(filename)
arrayLines = fr.readlines()
numberOfLines = len(arrayLines)
returnMat = zeros((numberOfLines,3))
classLabelVector = []
index = 0
for line in arrayLines:
line = line.strip()
listFromLine = line.split('\t')
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
index +=1
return returnMat,classLabelVector
def autoNorm(dataSet):
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
ranges = maxVals - minVals
normDataSet = zeros(shape(dataSet))
m = dataSet.shape[0]
normDataSet = dataSet - tile(minVals,(m,1))
normDataSet = normDataSet/tile(ranges,(m,1))
return normDataSet,ranges,minVals
def datingClassTest():
hoRatio = 0.10
datingDataMat,datingLabels = file2matrmix('datingTestSet2.txt')
normMat,ranges,minVals = autoNorm(datingDataMat)
m = normMat.shape[0]
numTestVecs = int(m * hoRatio)
errorCount = 0.0
for i in range(numTestVecs):
classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:],datingLabels[numTestVecs:m],3)
print('the classifier came back with: %d, the real answer is: %d' %(classifierResult,datingLabels[i]))
if (classifierResult != datingLabels[i]):
errorCount += 1.0
print('the total error rate is: %f' %(errorCount / float(numTestVecs)))
def classifyPerson():
resultList = ['not at all','in small doses','in large doses']
percentTats = float(raw_input('percentage of time spent playing video games?'))
ffMiles = float(raw_input('frequent flier miles earned per year?'))
iceCream = float(raw_input('liters of ice cream consumed per year?'))
datingDataMat,datingLabels = file2matrmix('datingTestSet2.txt')
normMat,ranges,minVals =autoNorm(datingDataMat)
inArr = array([ffMiles,percentTats,iceCream])
classifierResult = classify0((inArr - minVals) / ranges,normMat,datingLabels,3)
print('you will probably like this person:',resultList[classifierResult - 1])
datingDataMat,datingLabels = file2matrmix('datingTestSet2.txt')
classifyPerson()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2],15.0 * array(datingLabels),15.0 * array(datingLabels))
plt.show()
K-最近邻算法总结
k 近邻算法是最简单有效的分类算法，必须全部保存全部数据集，如果训练数据集很大，必须使用大量的存储空间，同时由于必须对数据集中的每个数据计算距离值，实际使用可能非常耗时。 k 近邻算法无法给出任何数据的基础结构信息，我们无法知晓平均实例样本和典型实例样本具有神秘特征。
2 决策树
决策树 流程图正方形代表判断模块，椭圆形代表终止模块，从判断模块引出的左右箭头称作分支，它可以到达另一个判断模块活着终止模块。 决策树 [优点]:计算复杂度不高，输出结果易于理解，对于中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 决策树[缺点]:可能会产生过度匹配的问题。 决策树[适用数据类型]：数值型和标称型。
决策树的一般流程
(1)收集数据：可以使用任何方法。
(2)准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化。
(3)分析数据：可以使用任何方法，构造树完成之后，我们需要检验图形是否符合预期。
(4)训练算法：构造树的数据结构。
(5)测试算法：使用经验树计算错误率。
(6)使用算法：使用于任何监督学习算法。
信息增益
划分数据集的最大原则:将无序的数据集变的有序。 判断数据集的有序程度:信息增益（熵），计算每个特征值划分数据集后获得的信息增益，获得信息增益最高的特征就是最好的选择。 信息增益[公式]:
H
=
−
∑
i
=
1
n
p
(
x
i
)
l
o
g
2
p
(
x
i
)
H = - \sum_{i=1}^np(x_i)log_2p(x_i)
H=−i=1∑np(xi)log2p(xi)
其中 n 是分类的数目。
python 决策树
计算给定数据集的信息熵
from math import log
def calcShannonEnt(dataSet):
numEntries = len(dataSet)
labelCounts = {}
for featVec in dataSet:
currentLabel = featVec[-1]
if currentLabel not in labelCounts.keys():
labelCounts[currentLabel] = 0
labelCounts[currentLabel] += 1
shannonEnt = 0.0
for key in labelCounts:
prob = float(labelCounts[key]) / numEntries
shannonEnt -= prob * log(prob,2)
return shannonEnt
def createDataSet():
dataSet = [[1,1,'yes'],
[1,1,'yes'],
[1,0,'no'],
[0,1,'no'],
[0,1,'no'],]
labels = ['no surfacing','flippers']
return dataSet,labels
myDat,labels = createDataSet()
print(myDat)
print(labels)
shannonEnt = calcShannonEnt(myDat)
print(shannonEnt)
划分数据集
import dtree
def splitDataset(dataSet,axis,value):
retDataSet = []
for featVec in dataSet:
if featVec[axis] == value:
reducedFeatVec = featVec[:axis]
reducedFeatVec.extend(featVec[axis+1:])
retDataSet.append(reducedFeatVec)
return retDataSet
myData,labels = dtree.createDataSet()
print(myData)
retDataSet = splitDataset(myData,0,1)
print(retDataSet)
retDataSet = splitDataset(myData,0,0)
print(retDataSet)
选择最好的数据划分方式
def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
numFeatures = len(dataSet[0]) - 1
baseEntropy = dtree.calcShannonEnt(dataSet)
bestInfoGain = 0.0
bestFeature = -1
for i in range(numFeatures):
featList = [example[i] for example in dataSet]
uniqueVals = set(featList)
newEntropy = 0.0
for value in uniqueVals:
subDataSet = splitDataset(dataSet,i,value)
prob = len(subDataSet)/float(len(dataSet))
newEntropy += prob * dtree.calcShannonEnt(subDataSet)
infoGain = baseEntropy - newEntropy
if(infoGain > bestInfoGain):
bestInfoGain = infoGain
bestFeature = i
return bestFeature
myData,labels = dtree.createDataSet()
print('myData:',myData)
bestFeature = chooseBestFeatureToSplit(myData)
print('bestFeature:',bestFeature)
结果输出
('myData:', [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no']])
('bestFeature:', 0)
结果分析
运行结果表明第0个特征是最好用于划分数据集的特征，即数据集的的第一个参数，比如在该数据集中以第一个参数特征划分数据时，第一个分组中有3个，其中有一个被划分为no，第二个分组中全部属于no;当以第二个参数分组时，第一个分组中2个为yes,2个为no,第二个分类中只有一个no类。
递归构建决策树
工作原理：得到原始数据集，然后基于最好的属性值划分数据集，由于特征值可能多于 2 个，因此可能存在大于 2 个分支的数据集划分，在第一次划分后，数据将被传向树分支的下一个节点，在这个节点上我们可以再次划分数据。 递归条件：程序遍历完所有划分数据集的属性，或者没个分支下的所有实例都具有相同的分类。
构建递归决策树
import dtree
import operator
def majorityCnt(classList):
classCount = {}
for vote in classList:
if vote not in classCount.keys():
classCount[vote] = 0
classCount[vote] +=1
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),key = operator.itemgetter(1),reverse = True)
return sortedClassCount[0][0]
def createTree(dataSet,labels):
classList = [example[-1] for example in dataSet]
if classList.count(classList[0]) == len(classList):
return classList[0]
if len(dataSet[0]) == 1:
return majorityCnt(classlist)
bestFeat = chooseBestFeatureToSplit(dataSet)
bestFeatLabel = labels[bestFeat]
myTree = {bestFeatLabel:{}}
del(labels[bestFeat])
featValues = [example[bestFeat] for example in dataSet]
uniqueVals = set(featValues)
for value in uniqueVals:
subLabels = labels[:]
myTree[bestFeatLabel][value] = createTree(splitDataset(dataSet,bestFeat,value),subLabels)
return myTree
myData,labels = dtree.createDataSet()
print('myData:',myData)
myTree = createTree(myData,labels)
print('myTree:',myTree)
结果输出
('myData:', [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'], [0, 1, 'no'], [0, 1, 'no']])
('myTree:', {'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}}})
结果分析
myTree 包含了树结构信息的前套字典，第一个关键字no surfacing是第一个划分数据集的特征名称，值为另一个数据字典，第二个关键字是no surfacing特征划分的数据集，是no surfacing的字节点，如果值是类标签，那么该节点为叶子节点，如果值是另一个数据字典，那么该节点是个判断节点，如此递归。
测试算法:使用决策树执行分类
使用决策树的分类函数
import treeplotter
import dtree
def classify(inputTree,featLabels,testVec):
firstStr = inputTree.keys()[0]
secondDict = inputTree[firstStr]
featIndex = featLabels.index(firstStr)
for key in secondDict.keys():
if testVec[featIndex] == key:
if type(secondDict[key]).__name__=='dict':
classLabel = classify(secondDict[key],featLabels,testVec)
else:
classLabel = secondDict[key]
return classLabel
myDat,labels = dtree.createDataSet()
print(labels)
myTree = myTree = treeplotter.retrieveTree(0)
print(myTree)
print('classify(myTree,labels,[1,0]):',classify(myTree,labels,[1,0]))
print('classify(myTree,labels,[1,1]):',classify(myTree,labels,[1,1]))
结果输出
['no surfacing', 'flippers']
{'no surfacing': {0: 'no', 1: {'flippers': {0: 'no', 1: 'yes'}}, 3: 'maybe'}}
('classify(myTree,labels,[1,0]):', 'no')
('classify(myTree,labels,[1,1]):', 'yes')
存储决策树
由于决策树的构造十分耗时，所以用创建好的决策树解决分类问题可以极大的提高效率。因此需要使用 python 模块 pickle 序列化对象，序列化对象可以在磁盘上保存对象，并在需要的地方读取出来，任何对象都可以执行序列化操作。
# 使用pickle模块存储决策树
import pickle
def storeTree(inputTree,filename):
fw = open(filename,'w')
pickle.dump(inputTree,fw)
fw.close()
def grabTree(filename):
fr = open(filename)
return pickle.load(fr)
决策树算法小结
决策树分类器就像带有终止块的流程图，终止块表示分类结果。首先我们需要测量集合数据中的熵即不一致性，然后寻求最优方案划分数据集，直到数据集中的所有数据属于同一分类。决策树的构造算法有很多版本，本文中用到的是 ID3 ，最流行的是 C4.5 和 CART。
结果展示（Kmeans）：
项目分享
项目获取：
https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing
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