昇思25天学习打卡营第17天 | K近邻算法实现红酒聚类

news2024/11/26 22:40:21

内容介绍：

K近邻算法（K-Nearest-Neighbor, KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基本要素：

K值，一个样本的分类是由K个邻居的“多数表决”确定的。K值越小，容易受噪声影响，反之，会使类别之间的界限变得模糊。
距离度量，反映了特征空间中两个样本间的相似度，距离越小，越相似。常用的有Lp距离（p=2时，即为欧式距离）、曼哈顿距离、海明距离等。
分类决策规则，通常是多数表决，或者基于距离加权的多数表决（权值与距离成反比）。

具体内容：

1. 导包

from download import download
import os
import csv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

import mindspore as ms
from mindspore import nn, ops
ms.set_context(device_target="CPU")

2. 下载数据集

# 下载红酒数据集
url = "https://ascend-professional-construction-dataset.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com:443/MachineLearning/wine.zip"  
path = download(url, "./", kind="zip", replace=True)

3. 读取数据

with open('wine.data') as csv_file:
    data = list(csv.reader(csv_file, delimiter=','))
print(data[56:62]+data[130:133])

X = np.array([[float(x) for x in s[1:]] for s in data[:178]], np.float32)
Y = np.array([s[0] for s in data[:178]], np.int32)

4. 可视化

attrs = ['Alcohol', 'Malic acid', 'Ash', 'Alcalinity of ash', 'Magnesium', 'Total phenols',
         'Flavanoids', 'Nonflavanoid phenols', 'Proanthocyanins', 'Color intensity', 'Hue',
         'OD280/OD315 of diluted wines', 'Proline']
plt.figure(figsize=(10, 8))
for i in range(0, 4):
    plt.subplot(2, 2, i+1)
    a1, a2 = 2 * i, 2 * i + 1
    plt.scatter(X[:59, a1], X[:59, a2], label='1')
    plt.scatter(X[59:130, a1], X[59:130, a2], label='2')
    plt.scatter(X[130:, a1], X[130:, a2], label='3')
    plt.xlabel(attrs[a1])
    plt.ylabel(attrs[a2])
    plt.legend()
plt.show()

5. 数据集划分

train_idx = np.random.choice(178, 128, replace=False)
test_idx = np.array(list(set(range(178)) - set(train_idx)))
X_train, Y_train = X[train_idx], Y[train_idx]
X_test, Y_test = X[test_idx], Y[test_idx]

6. 构建模型

class KnnNet(nn.Cell):
    def __init__(self, k):
        super(KnnNet, self).__init__()
        self.k = k

    def construct(self, x, X_train):
        #平铺输入x以匹配X_train中的样本数
        x_tile = ops.tile(x, (128, 1))
        square_diff = ops.square(x_tile - X_train)
        square_dist = ops.sum(square_diff, 1)
        dist = ops.sqrt(square_dist)
        #-dist表示值越大，样本就越接近
        values, indices = ops.topk(-dist, self.k)
        return indices

def knn(knn_net, x, X_train, Y_train):
    x, X_train = ms.Tensor(x), ms.Tensor(X_train)
    indices = knn_net(x, X_train)
    topk_cls = [0]*len(indices.asnumpy())
    for idx in indices.asnumpy():
        topk_cls[Y_train[idx]] += 1
    cls = np.argmax(topk_cls)
    return cls

7. 模型预测

acc = 0
knn_net = KnnNet(5)
for x, y in zip(X_test, Y_test):
    pred = knn(knn_net, x, X_train, Y_train)
    acc += (pred == y)
    print('label: %d, prediction: %s' % (y, pred))
print('Validation accuracy is %f' % (acc/len(Y_test)))