吴裕雄--天生自然python机器学习：KNN-近邻算法在手写识别系统上的应用

需要识别的数字已经使用图形处理软件，处理成具有相同的色 
彩和大小® : 宽髙是32像 素 *32像素的黑白图像。尽管采用文本格式存储图像不能有效地利用内 
存空间，但是为了方便理解，我们还是将图像转换为文本格式。

 

 

 

 准备数据：将图像转换为测试向量

每个数字大约有200个样本；目录中包含了大约900个测试
数据。我们使用目录比testDigits的数据训练分类器，使用目录把testDigits的数据测试分类器
的效果。两组数据没有覆盖，你可以检查一下这些文件夹的文件是否符合要求。

 

 

 

 我们将把一个32*32的二进制图像矩阵转换为1 * 1024的向量

def img2vector(filename):
    returnVect = zeros((1,1024))
    fr = open(filename)
    for i in range(32):
        lineStr = fr.readline()
        for j in range(32):
            returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j])
    return returnVect

returnVect = img2vector("F:\\machinelearninginaction\\Ch02\\trainingDigits\\3_48.txt")
print(returnVect)

 

 测 试 算 法 ： 使 用 尽 近 邻 算 法 识 别 手 写 数 字

import numpy as np

def handwritingClassTest():
    hwLabels = []
    trainingFileList = listdir('F:\\machinelearninginaction\\Ch02\\trainingDigits')           #load the training set
    m = len(trainingFileList)
    trainingMat = np.zeros((m,1024))
    for i in range(m):
        fileNameStr = trainingFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
        hwLabels.append(classNumStr)
        trainingMat[i,:] = img2vector('F:\\machinelearninginaction\\Ch02\\trainingDigits\\%s' % fileNameStr)
    testFileList = listdir('F:\\machinelearninginaction\\Ch02\\testDigits')        #iterate through the test set
    mTest = len(testFileList)
    errorCount = 0.0
    for i in range(mTest):
        fileNameStr = testFileList[i]
        fileStr = fileNameStr.split('.')[0]     #take off .txt
        classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
        vectorUnderTest = img2vector('F:\\machinelearninginaction\\Ch02\\testDigits\\%s' % fileNameStr)
        classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
        print("the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr))
        if (classifierResult != classNumStr):
            errorCount += 1.0
    print("\nthe total number of errors is: %d" % errorCount)
    print("\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest)))
    
handwritingClassTest()

 

 错误率大约是1.6左右，可以说是很不错的准确率了。

小结：

K-近邻算法是基于实例的学习，使用算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数
据。A-近邻算法必须保存全部数据集，如果训练数据集的很大，必须使用大量的存储空间。此外,
由于必须对数据集中的每个数据计算距离值，实际使用时可能非常耗时。

K近邻算法的另一个缺陷是它无法给出任何数据的基础结构信息，因此我们也无法知晓平均
实例样本和典型实例样本具有什么特征。