1 写在前面
前段时间开始看机器学习的相关知识，PLA? break point? dvc? 或是被一堆算法的数学公式推导搞得云里雾里，我开始意识到如果只拘泥于理论部分的学习，我的兴趣早晚会被消磨殆尽，必须在学习理论知识的同时尝试使用机器学习的算法解决一些“实际”问题。一方面，让自己明白机器学习各个算法是如何解决实际问题的；另一方面，通过实际编码加深对算法本身的理解。
今天记录一个使用K-紧邻算法（kNN）解决的问题，可以说KNN是最简单的机器学习算法之一。
2 kNN原理
kNN属于监督学习（supervised learning）的范畴，因为kNN的样本数据集中的每个数据都存在标签（label），即我们知道样本集中每个数据与所属分类的对应关系。输入没有label的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中与新数据特征最相似（最近邻）的前k个样本数据的label，最后选择这k个最相似数据中出现次数最多的label，作为新数据的label。
新数据与样本数据是如何比较的呢？
通常输入的一个“数据”是由多个特征数据（feature）组成的，我们把这个“数据”放到空间中，一个特征数据代表一个维度，受人脑的限制，我们无法想象多维的情景。为了方便想象，假定每个“数据”只有两个特征，那么放到空间中就是我们最熟悉的二维平面，在这个平面中两个特征可以确定一个点，新数据与样本数据之间的比较就是求两点之间的“距离”，通常使用欧式距离，以二维为例：
计算新数据与每个样本数据的距离，选取前k个距离最小的样本数据，取得这k个数据的label，最后选择这k个label中出现次数最多的label作为新数据的label。
KNN算法的代码实现
最开始需要导入两个模块：第一个是科学计算包NumPy，第二个是运算符模块（operator）。
from numpy import *
import operator
算法的核心代码：
def k_classify (inX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0] # 获取数据集第一维度
diffMat = tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
sqDiffMat = diffMat ** 2
sqDistance = sqDiffMat.sum(axis=1)
distance = sqDistance ** 0.5 # 计算距离
sortedDistIndicies = distance.argsort() # 返回距离从小到大排列后数值原先的索引值（下标）
classCount = {}
for i in range(k): # 选择距离最小的k个点，并统计label
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True) # 按label的个数，对其降序排序
return sortedClassCount[0][0] # 返回个数最大的label
该算法函数有4个参数，inX是要测试的新数据，dataSet是训练样本集，labels是标签集，k通常取不大于20的整数。
3 构建手写识别系统
收集数据
为了简单起见，这里构造的系统只能识别0到9的数字，需要识别的数字已经使用图形软件处理成了宽和高是32x32像素的黑白图像，并且将图像转换为了文本格式，如下图1所示。
数据集有两个，一个为trainningDigits文件中包含2000个例子，每个数字有200个样本，部分样本如图2所示。另一个为testDigits文件中包含大约900个测试数据。
说明：文件名格式均为a_b.txt，其中a表示该文件中图形的数字，之后将作为label使用；b为该数字的序号（不重要），相同的数字之间形状上均有不同的地方。
准备数据
需要识别的数字的文本文件有了，接下来需要将其转化为算法函数可处理的数据类型。
这里将32x32的二进制图像矩阵转换为1x1024的向量，并将其存在1x1024的NumPy数组中。
def imgVector(filename):
returnVect = zeros((1,1024))
fr = open(filename)
for i in range(32):
linestr = fr.readline() # 逐行读取
for j in range(32):
returnVect[0,32*i+j] = int(linestr[j])
return returnVect # 返回1x1024的数组
测试与运行算法
def handwritingClassTest():
hwLabels = []
trainingFileList = listdir('trainingDigits') # 读取训练集
m = len(trainingFileList)
trainingMat = zeros((m, 1024))
for i in range(m):
fileNameStr = trainingFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0]) # 获取label
hwLabels.append(classNumStr) # 构建标签集
trainingMat[i,:] = imgVector('trainingDigits/%s' % fileNameStr) # 处理训练集数据
errorCount = 0.0
testFileList = listdir('testDigits') #读取测试集，进行测试
mTest = len(testFileList)
for i in range(mTest):
fileNameStr = testFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
vectUnderTest = imgVector('testDigits/%s' % fileNameStr)
classifierResult = k_classify(vectUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3) # 使用kNN算法
if (classifierResult != classNumStr): # 将kNN输出label与实际label对比
errorCount += 1.0
print "the total error number of error is: %d" % errorCount
print "\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest)) # 输出错误率
运行结果
通过使用测试集测试，在大约900个数字中有11个数字，KNN算法识别错误，正确率达98.8%，可见kNN在这个数字识别问题上的表现是不错的。
收获
通过实际编码实现kNN算法，并将其运用在一个实际例子中，让我对该算法的原理有了更深的理解。
第一次接触到了科学计算包NumPy，学习到了这个库中几个重要方法，如：zeros() shape() tile() sum(axis=*) argsort() 以及使用了python中几个方法，如：listdir() split() strip()
其实，这个算法的执行效率并不高。测试集有大约900个，所以kNN算法要执行900次，那每次的计算量多少呢？由于训练集样本有2000个，因此就需要做2000次距离计算，每个距离计算还有1024个维度浮点运算，可见计算量不小，在我电脑上大约运行了十几秒才出结果...那么有什么方法可以减少计算时间的开销呢？这个之后再说。
万事开头难...
