1 #encoding:utf-8 2 from numpy import * 3 import operator 4 import matplotlib 5 import matplotlib.pyplot as plt 6 7 from os import listdir 8 9 def makePhoto(returnMat,classLabelVector): #创建散点图 10 fig = plt.figure() 11 ax = fig.add_subplot(111) #例如参数为349时，参数349的意思是：将画布分割成3行4列，图像画在从左到右从上到下的第9块 12 ax.scatter(returnMat[:,1],returnMat[:,2],15.0*array(classLabelVector),15.0*array(classLabelVector)) #前两个函数参数的意义是横坐标和纵坐标 13 plt.show() 14 15 def classify0(inX, dataSet, labels, k): #k近邻算法 inX为分类向量 dataSet为训练数据集 labels为标签列表 k：选择距离最小的k个点 16 dataSetSize = dataSet.shape[0] #获得dataSet的第一维长度 17 diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet #将向量inX重复1次，共dataSetSize行。然后减去dataSet 18 sqDiffMat = diffMat ** 2 #diffMat矩阵的每个元素平方 19 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) #按行求和，即求每一行的和,得到一个list 20 distances = sqDistances ** 0.5 #对sqDistances的每个元素开方 21 sortedDistIndicies = distances.argsort() #返回distances从小到大的索引 22 #例如，x=np.array([3.2.1]) np.argsort(x) 得到的结果为array([1.2.0]) 23 classCount = {} #python花括号代表代表dict字典数据类型，[]代表list，（）代表元组，(55,)一个值的元组 24 for i in range(k): 25 voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] #依次取出最小的元素 26 classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1 #如果存在加1，不存在默认为0 27 sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) #第一个参数为比较的list，第二个参数为比较的对象（这里指的是键值对的value），第三个参数是升序或降序（默认为false（升序排列）） 28 return sortedClassCount[0][0] #取得次数最多的key 29 30 31 def createDataSet(): #创建数据集 32 group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]]) 33 labels = ['A', 'A', 'B', 'B'] 34 return group, labels 35 36 37 def file2matrix(filename): #解析文本 38 fr = open(filename) 39 numberOfLines = len(fr.readlines()) #得到文本的行数 40 returnMat = zeros((numberOfLines, 3)) #构造一个行数为文本行数，列数为3的0矩阵 41 classLabelVector = [] #标签列表 42 fr = open(filename) 43 index = 0 44 for line in fr.readlines(): #读取文件的每一行 45 line = line.strip() #删除符号，此处参数为空，表示删除空白符 46 listFromLine = line.split('\t') #以\t符号为分隔符 47 returnMat[index, :] = listFromLine[0:3] #将listFromLine的0到3赋值给returnMat的index行 48 classLabelVector.append(int(listFromLine[-1])) #将listFromLine的最后一个元素添加到classLabelVector 49 index += 1 #下标加1 50 return returnMat, classLabelVector 51 52 53 def autoNorm(dataSet): #归一化特征值 54 minVals = dataSet.min(0) #取每列的最小值赋值给minVals，是一个list 55 maxVals = dataSet.max(0) #取每列的最大值赋值给maxVals 56 ranges = maxVals - minVals 57 normDataSet = zeros(shape(dataSet)) 58 m = dataSet.shape[0] 59 normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m, 1)) #取到与最小值的差 60 normDataSet = normDataSet / tile(ranges, (m, 1)) #除以范围 61 return normDataSet, ranges, minVals 62 63 64 def datingClassTest(): 65 hoRatio = 0.50 # 测试用例占用比例 66 datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt') # 读取数据 67 normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat) #特征值归一化 68 m = normMat.shape[0] 69 numTestVecs = int(m * hoRatio) 70 errorCount = 0.0 71 for i in range(numTestVecs): 72 classifierResult = classify0(normMat[i, :], normMat[numTestVecs:m, :], datingLabels[numTestVecs:m], 3) #第numTestVecs到m是样本数据，前m个是测试数据 73 print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i]) #打印预测值和标签值 74 if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0 75 print "the total error rate is: %f" % (errorCount / float(numTestVecs)) 76 print errorCount 77 78 #输入某人的信息，便得出对对方喜欢程度的预测值 79 def classifyPerson(): 80 resultList = ['一点也不喜欢', '有点喜欢', '非常喜欢'] 81 percentTats = float(raw_input("玩视频游戏所耗时间百分比是："))#输入 82 ffMiles = float(raw_input("飞行里程数是：")) 83 iceCream = float(raw_input("每周消费的冰淇淋公升数是：")) 84 datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt') #读入样本文件，其实不算是样本，是一个标准文件 85 normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)#归一化 86 inArr = array([ffMiles, percentTats, iceCream])#组成测试向量 87 classifierResult = classify0((inArr-minVals)/ranges, normMat, datingLabels,3)#进行分类 88 print '你对这种人的看法可能是:', resultList[classifierResult - 1]#打印结果 89 90 def img2vector(filename): #将图片转化成向量 91 returnVect = zeros((1, 1024)) 92 fr = open(filename) 93 for i in range(32): 94 lineStr = fr.readline() 95 for j in range(32): 96 returnVect[0, 32 * i + j] = int(lineStr[j]) 97 return returnVect 98 99 100 def handwritingClassTest(): 101 hwLabels = [] 102 trainingFileList = listdir('trainingDigits') # 加载文件夹trainingDigits目录下文件列表 103 m = len(trainingFileList) 104 trainingMat = zeros((m, 1024)) 105 for i in range(m): 106 fileNameStr = trainingFileList[i] 107 fileStr = fileNameStr.split('.')[0] 108 classNumStr = int(fileStr.split('_')[0]) #得到标签 109 hwLabels.append(classNumStr) #加入标签列表 110 trainingMat[i, :] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr) #解析文件得到向量 111 testFileList = listdir('testDigits') # 测试数据 112 errorCount = 0.0 113 mTest = len(testFileList) 114 for i in range(mTest): 115 fileNameStr = testFileList[i] 116 fileStr = fileNameStr.split('.')[0] 117 classNumStr = int(fileStr.split('_')[0]) 118 vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % fileNameStr) 119 classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3) 120 print "分类器返回的结果: %d, 真实结果: %d" % (classifierResult, classNumStr) 121 if (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0 #计算得到结果与标签比较 122 print "\n错误总数为: %d" % errorCount 123 print "\n错误率为: %f" % (errorCount / float(mTest)) 124 125 if __name__ == '__main__': 126 # print("main") 127 # returnMat, classLabelVector = file2matrix('datingTestSet2.txt') 128 # #makePhoto(returnMat,classLabelVector) 129 # normDataSet, ranges, minVals = autoNorm(returnMat) 130 # print(normDataSet) 131 # print(ranges) 132 # print(minVals) 133 #classifyPerson() 134 # textVector = img2vector("testDigits/0_13.txt") 135 # print textVector[0,0:31] 136 handwritingClassTest()
