《机器学习实战》之k近邻算法（3）识别手写数字

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前言：

  在这篇博文里，本渣渣将带领大家一步一步构造出使用k-近邻分类器的手写识别系统。书中提供了数据集，从0到9，如图所示：



  这些数字已经经过处理，统一变成32像素*32像素的黑白图像（文本格式）。

  下面我们列出算法流程：

  • (1)收集数据：提供文本文件。
  • (2)准备数据：编写函数img2vector(),将图像格式装还未分类器实用的向量格式。
  • (3)分析数据：在Python命令提示符中检擦数据，确保它符合要求。
  • (4)训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。
  • (5)测试算法：编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本，测试样本与非测试样本的区别在于测试样本是已经完成分类的数据，如果预测分类与实际类别不同，则标记为一个错误。
  • (6)使用算法：没有精力写应用程序了，爱折腾的大神们可以试试，自己以后复习的时候再写写这块。主要就是从图像中提取数字，并完成数字识别。

##一、准备数据：

  世纪图像存储在源代码的两个子目录里：目录trainingDigits中包含了大约2000个例子，每个例子的内容如下图所示，每个数字大约有200个样本；目录testDigits中包含了大约900个测试数据。两组数据没有重叠。



  我们首先需要将图像转换成测试向量：即用一个1 1024的NumPy数组存储32 32的图像信息。

代码实现：

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# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
Created on Aug 18, 2017
kNN: k Nearest Neighbors

Input:      inX: vector to compare to existing dataset (1xN)
            dataSet: size m data set of known vectors (NxM)
            labels: data set labels (1xM vector)
            k: number of neighbors to use for comparison (should be an odd number)
            
Output:     the most popular class label

@author: wordzzzz
"""

from numpy import *
import operator
from os import listdir
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def img2vector(filename):
	"""
	Function：	32*32图像转换为1*1024向量

	Args：		filename：文件名称字符串

	Returns：	returnVect：转换之后的1*1024向量
	"""	
	#初始化要返回的1*1024向量
	returnVect = zeros((1, 1024))
	#打开文件
	fr = open(filename)
	#读取文件信息
	for i in range(32):
		#循环读取文件的前32行
		lineStr = fr.readline()
		for j in range(32):
			#将每行的头32个字符存储到要返回的向量中
			returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
	#返回要输出的1*1024向量
	return returnVect

输出结果：

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>>> reload(kNN)

>>> testVector = kNN.img2vector('testDigits/0_13.txt')
>>> testVector[0,0:31]
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  1.,  1.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
>>> testVector[0,32:63]
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  1.,
        1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,
        0.,  0.,  0.,  0.,  0.])

##二、测试算法：

  在之前的kNN.py代码中加入from os import listdir，然后编写下列测试程序即可测试算法。

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def handwritingClassTest():
	"""
	Function：	手写数字测试程序

	Args：		无

	Returns：	returnVect：转换之后的1*1024向量
	"""	
	#初始化手写数字标签列表
	hwLabels = []
	#获取训练目录信息
	trainingFileList = listdir('trainingDigits')
	#获取训练文件数目
	m = len(trainingFileList)
	#初始化训练矩阵
	trainingMat = zeros((m,1024))
	#开始提取训练集
	for i in range(m):
		#从文件名解析出分类数字
		fileNameStr = trainingFileList[i]
		fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
		classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
		#存储解析出的分类数字到标签中
		hwLabels.append(classNumStr)
		#载入图像
		trainingMat[i, :] = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)
	#获取测试目录信息
	testFileList = listdir('testDigits')
	#初始化错误计数
	errorCount = 0.0
	#获取测试文件数目
	mTest = len(testFileList)
	#开始测试
	for i in range(mTest):
		#从文件名解析出分类数字
		fileNameStr = testFileList[i]
		fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
		classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
		#载入图像
		vectorUnderTest = img2vector('trainingDigits/%s' % fileNameStr)
		#参数传入分类器进行分类
		classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
		#打印输出分类结果和真实结果
		print("the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" %(classifierResult, classNumStr))
		#如果分类结果不等于真实结果，错误计数加一
		if (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0
	#输出错误技术
	print("\nthe total number of errors is: %d" % errorCount)
	#输出错误率
	print("\nthe total error rate is: %f" % (errorCount/float(mTest)))

输出结果：

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>>> reload(kNN)

>>> kNN.handwritingClassTest()
the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
the classifier came back with: 0, the real answer is: 0
······
the classifier came back with: 9, the real answer is: 9
the classifier came back with: 9, the real answer is: 9
the classifier came back with: 9, the real answer is: 9

the total number of errors is: 13

the total error rate is: 0.013742

  k-近邻算法识别手写数字数据集，错误率为1.2%。依赖于分类算法、数据集和程序设置，分类器的输出结果可能有很大的不同。大家可以自行修改变量hoRatio和变量k的数值，看看检测错误率是否会发生变化。

  实际使用这个算法时，算法的执行效率并不高。因为算法需要为每个测试向量做2000次距离计算，而每个距离计算包括了1024个维度浮点运算，总计执行900次，此外，还需要为测试向量准备2MB的存储空间。以后要讲的k决策树科一节省大量的计算开销。

三、k-近邻算法总结：

优点：

  • k-近邻算法是分类数据最简单有效的算法，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。

缺点：

  • k-近邻算法必须保存全部数据集，并对数据集中的每个数据计算距离值，实际使用时耗时耗存储。
  • 而且，它无法给出任何数据的基础结构信息，所以我们不知道平均实例样本与典型实例样本具有什么特征（概率测量方法处理分类问题时可以解决这个问题）。

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完的汪(∪｡∪)｡｡｡zzz

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