【机器学习实战系列】读书笔记之KNN算法（三）

本次读书笔记在于延续上一篇博客的工程，做出微小的改动，即使用Matplotlib创建散点图（散点图使用DataMat矩阵的第一、第二列数据）。

首先还是介绍一个相关知识点，方便代码浏览。

知识点一：

1、在使用Matplotlib生成图表时，默认不支持汉字，所有汉字都会显示成框框。

解决方法：代码中指定中文字体

# -*- coding:utf-8 -*-

importmatplotlib.pyplot as plt

import matplotlib

zhfont1 =matplotlib.font_manager.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc')

plt.xlabel(u"横坐标xlabel",fontproperties=zhfont1)

　　到C:\Windows\Fonts\中找到新宋体对应的字体文件simsun.ttf（Window 8和Windows10系统是simsun.ttc，也可以使用其他字体）

下面贴出代码：

from numpy import *
import knn1


def file2matrix(filename):
    """该函数将约会文件内容转换成数据处理格式，返回一个测试特征集（格式二维数组），和测试集类别集（格式列表）

    """
    fr = open(filename)
    arrayOnLines = fr.readlines()
    numberOfLines = len(arrayOnLines) #获取 n=样本的行数
    returnMat = zeros((numberOfLines, 3))   #创建一个2维矩阵用于存放训练样本数据，一共有n行，每一行存放3个数据
    classLabel = []  #创建一个1维数组用于存放训练样本标签。
    for i in range(numberOfLines):
        line = arrayOnLines[i]
        line = line.strip()  # 把回车符号给去掉
        listFromLine = line.split('\t') # 把每一行数据用\t分割
        returnMat[i, :] = listFromLine[0:3]  # 把分割好的数据放至数据集，其中i是该样本数据的下标，就是放到第几行
        classLabel.append(int(listFromLine[-1]))   # 把该样本对应的标签放至标签集，顺序与样本集对应。
    return returnMat, classLabel


def autoNorm(dataSet):
    """
    该函数将数据集的所以特征归一化，返回归一化后的特征集(格式为数组),特征集最小值(格式为一维数组)，特征集范围（格式为一维数组）

    """
    # 获取数据集中每一列的最小数值
    # 以createDataSet()中的数据为例，group.min(0)=[0,0]
    minVals = dataSet.min(axis=0)
    # 获取数据集中每一列的最大数值
    # group.max(0)=[1, 1.1]
    maxVals = dataSet.max(axis=0)
    # 最大值与最小的差值
    ranges = maxVals - minVals
    # 创建一个与dataSet同shape的全0矩阵，用于存放归一化后的数据
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))
    dataSize = dataSet.shape[0]
    # 把最小值扩充为与dataSet同shape，然后作差，具体tile请翻看 第三节 代码中的tile
    normDataSet = dataSet - tile(minVals, (dataSize, 1))
    # 把最大最小差值扩充为dataSet同shape，然后作商，是指对应元素进行除法运算，而不是矩阵除法。
    # 矩阵除法在numpy中要用linalg.solve(A,B)
    normDataSet = normDataSet / tile(ranges, (dataSize, 1))
    return normDataSet, minVals, ranges


def dateClassTest(filename, k):
    """
    测试KNN算法对于约会数据的错误率

    """
    # 将数据集中10%的数据留作测试用，其余的90%用于训练
    ratio = 0.10
    dataSet, labels = file2matrix(filename)
    normDateSet, minVals, ranges = autoNorm(dataSet)
    dataSize = dataSet.shape[0]
    numTestVecs = int(dataSize * ratio)
    errorcount = 0.0
    print("m : %d" % dataSize)
    for i in range(numTestVecs):
        #分别对应前面的 classify(int X, dataSet, labels, k)
        #normDateSet[i, :]对应数据中随机的1000*0.1=100行的数据，normDateSet[numTestVecs:dataSize, :]对应剩下的900行数据
        classifyResult = knn1.classify0(normDateSet[i, :], normDateSet[numTestVecs:dataSize, :], \
                                      labels[numTestVecs:dataSize], k)
        if classifyResult != labels[i]:
            errorcount += 1
        print("the real answer is: %d, the classify answer is: %d" % (labels[i], classifyResult))
    print("the total error ratio is %f" % (errorcount / float(numTestVecs)))


if __name__ == '__main__':
    filename = '/Users/Administrator/Desktop/machine learning inaction/Ch02/datingTestSet2.txt'
    dateClassTest(filename, 3)
    datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)

    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.font_manager import FontProperties

    zhfont = FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/simsun.ttc', size=12)
    # 建立画板
    fig = plt.figure()
    # 画图之前首先设置figure对象，此函数相当于设置一块自定义大小的画布，使得后面的图形输出在这块规定了大小的画布上，
    # 其中参数figsize设置画布大小
    plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=80)
    # 例子：plt.subplot(221)将figure设置的画布大小分成几个部分，参数‘221’表示2(row)x2(colu),即将画布分成2x2，两行两列的4块区域，
    # 1表示选择图形输出的区域在第一块，图形输出区域参数必须在“行x列”范围，此处必须在1和2之间选择
    # 如果参数设置为subplot(111)，则表示画布整个输出，不分割成小块区域，图形直接输出在整块画布上
    ax = plt.subplot(111)

    datingLabels = array(datingLabels)
    idx_1 = where(datingLabels == 1)
    p1 = ax.scatter(datingDataMat[idx_1, 0], datingDataMat[idx_1, 1], marker='*', color='r', label='1', s=10)
    idx_2 = where(datingLabels == 2)
    p2 = ax.scatter(datingDataMat[idx_2, 0], datingDataMat[idx_2, 1], marker='o', color='g', label='2', s=20)
    idx_3 = where(datingLabels == 3)
    p3 = ax.scatter(datingDataMat[idx_3, 0], datingDataMat[idx_3, 1], marker='+', color='b', label='3', s=30)

    plt.xlabel(u'每年获取的飞行里程数', fontproperties=zhfont)
    plt.ylabel(u'玩视频游戏所消耗的事件百分比', fontproperties=zhfont)
    #loc(设置图例显示的位置)，'upper left' : 2
    ax.legend((p1, p2, p3), (u'不喜欢', u'魅力一般', u'极具魅力'), loc=2, prop=zhfont)
    plt.show() #显示
           

然后贴出结果图：