大数据中如何使用k近邻算法根据数据识别性别

这期内容当中小编将会给大家带来有关大数据中如何使用k近邻算法根据数据识别性别，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

k近邻算法是最简单的机器学习算法之一。它可以很方便地用来分类。

需要：

Python环境

训练集

k近邻算法其实就是算不同的特征值之间的距离然后进行分类，语言描述太抽象，下面我举个例子（求X的性别）：

名字	拥有衣服的数量	每天化妆打扮的时间长度	性别是
小丽	40	30	女
小明	18	10	男
小蓉	32	34	女
小王	23	17	男
小方	26	7	男
小敏	38	23	女
X	35	15	？

我们要使用k近邻算法求出X的性别，就是用X的特征值算出与其他人的特征值的距离，当然，我们还需要考虑数值问题，数值大的变量对结果的影响也大了，像这里，衣服的数量总体比打扮时间长度多，对结果的影响也更大，但实际上不应该如此。这个我们到后面再讲解如何进行处理，公式如下（欧式公式）：

如X和小丽的距离就是：

求出X和所有人的距离后，取最短距离的前k个人的性别，在这k个人中，出现最多次的那个性别，就是X的性别。

这里的k就是这个算法名字的由来，k是可以自取的，随着样本数量的增加应该适时调整。

首先先构造这个算法的函数：

def classify(X,dataSet,labels,k):
    #X是待测对象的特征值矩阵，dataSet是样本，labels是要分类的特征
    dataSetSize = dataSet.shape[0]
    #求矩阵长度
    minusMat = tile(X,(dataSetSize,1)) - dataSet
    #进行减法(tile就是重复(x,y)次X)
    sqMinusMat = minusMat ** 2
    #平方
    sqDistances = sqMinusMat.sum(axis=1)
    #相加，axis=1就是每一行内相加
    distances = sqDistances ** 0.5
    #欧式公式开根
    sortedDistIndicies = distances.argsort()
    #返回数组中距离从小到大的数据的索引
    classCount = {}
    #字典，准备计数
    for i in range(k):
        #执行k次
        votelabels = labels[sortedDistIndicies[i]]
        classCount[votelabels] = classCount.get(votelabels,0) + 1
        #寻找存不存在这个符号，不存在则返回默认0，然后加一
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse = True)
    # classCount.items() 对这个字典里的对象
    # reverse = True 降序
    # key=operator.itemgetter(1) 根据第一个数值比较 如 'B':2 中的2
    return sortedClassCount[0][0]
    # 返回出现次数最多的项目

下面我们就用这个函数来识别一下X的性别。

先把样本集创建出来：

def createDataSet():
    group = array([[40,30],[18,10],[32,34],[23,17],[26,7],[38,23]])
    labels = ['女','男','女','男','男','女']
    return group,labels

写出X的数据，并将样本集和数据传入函数后运行：

X = [35,15]
group,labels = createDataSet()
print(classify(X,group,labels,3))

得到结果为男性，有点出乎意料。

但是我们还没有处理权重问题，之前就提到了，拥有衣服的数量和每天化妆打扮的时间长度所占权重是不一样的。于是我们需要归一化特征值。

所谓的归一化特征值就是将所有的特征值按照其比重转化为0到1之间的值(有点像S函数)。算法是这样的：

newValue = (oldValue - min) / (max - min)

转换为函数：

def balance(X,dataSet):
    min = dataSet.min(0)
    max = dataSet.max(0)
    #取得两列的最小最大值
    ranges = max - min
    #取得范围
    normDataSet = zeros(shape(dataSet))
    #创建一个同等大小值为零的矩阵
    m = dataSet.shape[0]
    #取得列的长度
    normDataSet = dataSet - tile(min,(m,1))
    #oldValue - min
    normDataSet = normDataSet/tile(ranges,(m,1))
    #(oldValue - min) / (max - min)

    #下面计算X的

    X_return = zeros(shape(X))
    X_return = X - tile(min,(1,1))
    X_return = X_return / tile(ranges, (1, 1))

    return normDataSet,X_return

X的特征值归一化后是：

[[ 0.77272727 0.2962963 ]]

而训练集是：

[[ 1. 0.85185185]

[ 0. 0.11111111]

[ 0.63636364 1. ]

[ 0.22727273 0.37037037]

[ 0.36363636 0. ]

[ 0.90909091 0.59259259]]

显然，这样的标准更加科学，不会因为某些数字大而影响变量之间的权重。

重新计算：

X = [35,15]
group,labels = createDataSet()
group,X = balance(X,group)
print(X)
print(group)
print(classify(X,group,labels,3))

结果依然是男的，这个其实蛮出乎意料的，因为X的衣服数量挺多的，我们会在主观上人为它是一名女生，但实际上，更加客观的数据告诉我们，它是男生。

上述就是小编为大家分享的大数据中如何使用k近邻算法根据数据识别性别了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注行业资讯频道。