KNN实现小麦种子分类问题

1、KNN

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Dec 21 12:16:41 2021@author: Administrator
"""import numpy as np
#inx-未知样本（测试集）
#dataSet-训练样本（训练集）
#labels-训练集分类标签向量
#k-选择距离最小的k个点
#maxType-分类结果def knn(inX, dataSet,labels,k):dist=(((dataSet-inX)**2).sum(1))**0.5         #计算欧氏距离sortedDist = dist.argsort()      #输出排序后索引（表示第几个、第几个）优点：通过索引号可以在原序列中直接找到该数值classCount={}       #计数for i in range(k):voteLabel = labels[sortedDist[i]]     classCount[voteLabel]=classCount.get(voteLabel,0)+1maxType=0   #求最大maxCount=0for key, value in classCount.items():  #遍历字典if value > maxCount:maxType = keymaxCount = valuereturn maxType

2、具体实现

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Dec 21 12:16:51 2021@author: Administrator
"""#%%
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import KNN
from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, accuracy_score
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
#%%
#读取数据集，将样本数据的格式转换为分类模型可以接收的格式，需要将数据分为特征值矩阵和对应的分类标签向量
#打开并解析文件
#returnMat-特征矩阵
#classLabelVector-分类标签向量
def file2Matrix(filename):data = np.genfromtxt(filename, delimiter=',')np.random.seed(1)np.random.shuffle(data)returnMat = data[:,:7]classLabelVector = data[:,7].flatten()classLabelVector = classLabelVector.astype(np.int)return returnMat,classLabelVector
#%%
#数据归一化处理(0-1标准化)
#归一化方法（0-1标准化，Z-score标准化，sigmoid压缩法）
#dataSet-特征矩阵
#normDataSet-归一化后的特征矩阵
def autoNorm(dataSet):minVals = dataSet.min(0)  #按列取最小值maxVals = dataSet.max(0)  #按列取最大值normDataSet = np.zeros(dataSet.shape)  #初始化一个零矩阵normDataSet = (dataSet - minVals) / (maxVals - minVals)return normDataSet#%%
#读取文件
datingDataMat,datingLabels = file2Matrix('./seeds_dataset.xls')
print(datingDataMat)
print(datingLabels)
#%%#不同特征值之间的关系
for i in range(7):plt.scatter(datingDataMat[:,i],datingDataMat[:,i+1],c=datingLabels)plt.show()
#%%#归一化特征矩阵
dataSet = autoNorm(datingDataMat)
# dataSet = datingDataMat
print(dataSet)
#%%#划分训练集、测试集
m = 0.8
dataSize = dataSet.shape[0]
print("数据集总行数:",dataSize)
# random.shuffle(dataSet)
trainSize = int(m*dataSize)
testSize = int((1-m)*dataSize+1)
print(trainSize,testSize)#%%
#测试knn计算结果
k=5
predictlist = []
truthlist = []
correct = 0
for i in range(testSize):predict = KNN.knn(dataSet[trainSize+i-1,:],dataSet[0:trainSize,:],datingLabels[0:trainSize],k)predictlist.append(predict)truth = datingLabels[trainSize+i-1]truthlist.append(truth)print("预测值为：{0} 真实值为：{1}".format(predict,truth))if predict == datingLabels[trainSize+i-1]:correct = correct + 1
print('正确率：',correct/testSize)#%%
#并对模型的准确性进行计算、分析（评价指标至少2种）
#准确率、查准率、查全率、F1值
accuracy = accuracy_score(predictlist,truthlist)
F1_Measure = f1_score(predictlist, truthlist, average='weighted')
precision = precision_score(predictlist,truthlist, average='weighted')
recall = recall_score(predictlist, truthlist, average='weighted')
print("准确率(accuracy):", accuracy)
print("召回率(recall):", recall)
print("精确率(Precision):", precision)
print("F1-Measure:", F1_Measure)

3、数据集

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