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1 分类算法引言
众所周知, 电影可以按照题材分类, 然而题材本身是如何定义的? 由谁来判定某部电影属于哪个题材? 也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征? 这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问题。
动作片中也会存在接吻镜头, 爱情片中也会存在打斗场景, 我们不能单纯依靠是否存在打斗或者亲吻来判断影片的类型。
爱情片中的亲吻镜头更多, 动作片中的打斗场景也更频繁, 基于此类场景在某部电影中出现的次数可以用来进行电影分类。
那么如何基于电影中出现的亲吻、打斗出现的次数, 使用 k - 近邻算法构造程序, 自动划分电影的题材类型。
2 KNN 算法及工作原理
k- 近邻 (KNN) 算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。
存在一个样本数据集合, 也称作训练样本集, 并且样本集中每个数据都存在标签, 即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
输入没有标签的新数据后, 将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较, 然后算法提取样本集中特征最相似数据 (最近邻) 的分类标签。
一般来说, 我们只选择样本数据集中前 k 个最相似的数据, 通常 k 是不大于 20 的整数。最后, 选择 k 个最相似数据中出现次数最多的分类, 作为新数据的分类。
3 KNN 的第一个实例: 电影的分类
3.1 项目介绍
动作，爱情，喜剧，灾难…???
使用打斗和接吻镜头数分类电影
每部电影的打斗镜头数、接吻镜头数以及电影评估类型
已知电影与未知电影的距离
得到了距离后，选择前 k 个电影来判断未知电影的类型
3.2 如何求距离？—— 欧氏距离公式
二维空间
多维空间
3.3 k- 近邻算法的一般流程
(1) 收集数据: 可以使用任何方法。(2) 准备数据: 距离计算所需要的数值, 最好是结构化的数据格式。(3) 分析数据: 可以使用任何方法。(4) 训练算法: 此步骤不适用于 k - 近邻算法。(5) 测试算法: 计算错误率。(6) 使用算法: 首先需要输入样本数据和结构化的输出结果, 然后运行 k - 近邻算法判定输入数据分别属于哪个分类, 最后应用对计算出的分类执行后续的处理。
3.4 数据准备: 使用 Python 导入数据
import numpy as np
def createDataSet():
“”” 创建数据集 ”””
# 每组数据包含打斗数和接吻数；
group = np.array([[3, 104], [2, 100], [1, 81], [101, 10], [99, 5], [98, 2]])
# 每组数据对应的标签类型；
labels = [‘Roman’, ‘Roman’, ‘Roman’, ‘Action’, ‘Action’, ‘Action’]
return group, labels
3.5 实施 KNN 算法
对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作:(1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离;(2) 按照距离递增次序排序;(3) 选取与当前点距离最小的 k 个点;(4) 确定前 k 个点所在类别的出现频率;(5) 返回前 k 个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类。
def classify(inx, dataSet, labels, k):
“””
KNN 分类算法实现
:param inx: 要预测电影的数据, e.g.[18, 90]
:param dataSet: 传入已知数据集，e.g. group 相当于 x
:param labels: 传入标签，e.g. labels 相当于 y
:param k:KNN 里面的 k，也就是我们要选择几个近邻
:return: 电影类新的排序
“””
dataSetSize = dataSet.shape[0] # (6,2) — 6 行 2 列 ===> 6 获取行数
# tile 会重复 inx，把它重复成 (dataSetSize, 1) 型的矩阵
# (x1 – y1), (x2 – y2)
diffMat = np.tile(inx, (dataSetSize, 1)) – dataSet
# 平方
sqDiffMat = diffMat ** 2
# 相加, axis= 1 行相加
sqDistance = sqDiffMat.sum(axis=1)
# 开根号
distance = sqDistance ** 0.5
# 排序索引：输出的是序列号 index，而不是值
sortedDistIndicies = distance.argsort()
# print(sortedDistIndicies)
classCount = {}
for i in range(k):
# 获取排前 k 个的标签名；
voteLabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1
sortedClassCount = sorted(classCount.items(),
key=lambda d: float(d[1]),
reverse=True)
return sortedClassCount[0]
3.6 如何测试分类器
分类器并不会得到百分百正确的结果, 我们可以使用多种方法检测分类器的正确率。
为了测试分类器的效果, 我们可以使用已知答案的数据, 当然答案不能告诉分类器, 检验分类器给出的结果是否符合预期结果。
完美分类器的错误率为 0
最差分类器的错误率是 1.0
完整代码
import numpy as np
def createDataSet():
“”” 创建数据集 ”””
# 每组数据包含打斗数和接吻数；
group = np.array([[3, 104], [2, 100], [1, 81], [101, 10], [99, 5], [98, 2]])
# 每组数据对应的标签类型；
labels = [‘Roman’, ‘Roman’, ‘Roman’, ‘Action’, ‘Action’, ‘Action’]
return group, labels
def classify(inx, dataSet, labels, k):
“””
KNN 分类算法实现
:param inx: 要预测电影的数据, e.g.[18, 90]
:param dataSet: 传入已知数据集，e.g. group 相当于 x
:param labels: 传入标签，e.g. labels 相当于 y
:param k:KNN 里面的 k，也就是我们要选择几个近邻
:return: 电影类新的排序
“””
dataSetSize = dataSet.shape[0] # (6,2) — 6 行 2 列 ===> 6 获取行数
# tile 会重复 inx，把它重复成 (dataSetSize, 1) 型的矩阵
# (x1 – y1), (x2 – y2)
diffMat = np.tile(inx, (dataSetSize, 1)) – dataSet
# 平方
sqDiffMat = diffMat ** 2
# 相加, axis= 1 行相加
sqDistance = sqDiffMat.sum(axis=1)
# 开根号
distance = sqDistance ** 0.5
# 排序索引：输出的是序列号 index，而不是值
sortedDistIndicies = distance.argsort()
# print(sortedDistIndicies)
classCount = {}
for i in range(k):
# 获取排前 k 个的标签名；
voteLabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1
sortedClassCount = sorted(classCount.items(),
key=lambda d: float(d[1]),
reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
if __name__ == ‘__main__’:
group, label = createDataSet()
result = classify([3, 104], group, label, 5)
print(“[3, 104]的电影类型：”, result)
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