main()
kNN应用实例
手写识别系统的实现
数据集：
两个数据集：training和test。分类的标号在文件名中。像素32*32的。数据大概这个样子：
方法：
kNN的使用，不过这个距离算起来比较复杂（1024个特征），主要是要处理如何读取数据这个问题的，比较方面直接调用就可以了。
速度：
速度还是比较慢的，这里数据集是：training 2000+，test 900+（i5的CPU）
k=3的时候要32s+
#coding=utf-8
from numpy import *
import operator
import os
import time
def createDataSet():
group = array([[1.0, 0.9], [1.0, 1.0], [0.1, 0.2], [0.0, 0.1]])
labels = ['A','A','B','B']
return group,labels
#inputX表示输入向量（也就是我们要判断它属于哪一类的）
#dataSet表示训练样本
#label表示训练样本的标签
#k是最近邻的参数，选最近k个
def kNNclassify(inputX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0]#计算有几个训练数据
#开始计算欧几里得距离
diffMat = tile(inputX, (dataSetSize,1)) - dataSet
#diffMat = inputX.repeat(dataSetSize, aixs=1) - dataSet
sqDiffMat = diffMat ** 2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)#矩阵每一行向量相加
distances = sqDistances ** 0.5
#欧几里得距离计算完毕
sortedDistance = distances.argsort()
classCount = {}
for i in xrange(k):
voteLabel = labels[sortedDistance[i]]
classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0) + 1
res = max(classCount)
return res
def img2vec(filename):
returnVec = zeros((1,1024))
fr = open(filename)
for i in range(32):
lineStr = fr.readline()
for j in range(32):
returnVec[0,32*i+j] = int(lineStr[j])
return returnVec
def handwritingClassTest(trainingFloder,testFloder,K):
hwLabels = []
trainingFileList = os.listdir(trainingFloder)
m = len(trainingFileList)
trainingMat = zeros((m,1024))
for i in range(m):
