K-近邻法的实现
K-近邻法是根据距离最近的 k 个样例的类型来推测该样例的类型。
实现中中主要的环节有：
·训练样例格式和测试样例格式的定义
·样例结构体的定义
·训练样例和测试样例的读取
·样例距离的计算，欧氏距离
·距离矩阵的生成
·针对每个测试样例，得到其到每个训练样例的距离，根据距离由小到大排序，更具距离和权重成反比的关系，计算每个类型的总的权重，得到最大权重的那个类型，即是当前测试样例的类型
·k 值的选择和设定
训练样本的格式是：
每行代表一个样例，每行的第一个元素是该样例的类型，后面是该样例的特征向量
例如：
train.txt
a 1 2 3 4 5
b 5 4 3 2 1
c 3 3 3 3 3
d -3 -3 -3 -3 -3
a 1 2 3 4 4
b 4 4 3 2 1
c 3 3 3 2 4
d 0 0 1 1 -2
测试样例的格式是：
每行代表一个样例，每行即是该样例的特征向量
例如：
test.txt
1 2 3 2 4
2 3 4 2 1
8 7 2 3 5
-3 -2 2 4 0
-4 -4 -4 -4 -4
1 2 3 4 4
4 4 3 2 1
3 3 3 2 4
0 0 1 1 -2
测试样例的输出结果的格式是：
格式与训练样例一样，即每行代表一个样例，每行的第一个元素是学习到的测试样例的类型，后面是该样例的特征向量
例如：
result.txt
a 1 2 3 2 4
b 2 3 4 2 1
b 8 7 2 3 5
a -3 -2 2 4 0
d -4 -4 -4 -4 -4
a 1 2 3 4 4
b 4 4 3 2 1
c 3 3 3 2 4
d 0 0 1 1 -2
具体的程序实现如下：
1 /*
2 K-近邻法的实现
3 mark
4 goonyangxiaofang@163.com
5 QQ 591 247 876
6 2012.02.13
7 */
8
9
10 #include <iostream>
11 #include <string>
12 #include <vector>
13 #include <set>
14 #include <map>
15 #include <fstream>
16 #include <sstream>
17 #include <cassert>
18 #include <cmath>
19 using namespace std;
20
21 // 样例结构体，所属类型和特征向量
22 struct sample
23 {
24 string type;
25 vector<double> features;
26 };
27
28 // 类型和距离结构体，未用到
29 struct typeDistance
30 {
31 string type;
32 double distance;
33 };
34
35 bool operator < (const typeDistance& lhs, const typeDistance& rhs)
36 {
37 return lhs.distance < rhs.distance;
38 }
39
40 // 读取训练样本
41 // 训练样本的格式是：每行代表一个样例
42 // 每行的第一个元素是类型名，后面的是样例的特征向量
43 // 例如：
44 /*
45 a 1 2 3 4 5
46 b 5 4 3 2 1
47 c 3 3 3 3 3
48 d -3 -3 -3 -3 -3
49 a 1 2 3 4 4
50 b 4 4 3 2 1
51 c 3 3 3 2 4
52 d 0 0 1 1 -2
53 */
54 void readTrain(vector<sample>& train, const string& file)
55 {
56 ifstream fin(file.c_str());
57 if (!fin)
58 {
59 cerr << "File error!" << endl;
60 exit(1);
61 }
62 string line;
63 double d = 0.0;
64 while (getline(fin, line))
65 {
66 istringstream sin(line);
67 sample ts;
68 sin >> ts.type;
69 while (sin >> d)
70 {
71 ts.features.push_back(d);
72 }
73 train.push_back(ts);
74 }
75 fin.close();
76 }
77
78 // 读取测试样本
79 // 每行代表一个样例
80 // 每一行是一个样例的特征向量
81 // 例如：
82 /*
83 1 2 3 2 4
84 2 3 4 2 1
85 8 7 2 3 5
86 -3 -2 2 4 0
87 -4 -4 -4 -4 -4
88 1 2 3 4 4
89 4 4 3 2 1
90 3 3 3 2 4
91 0 0 1 1 -2
92 */
93 void readTest(vector<sample>& test, const string& file)
94 {
95 ifstream fin(file.c_str());
96 if (!fin)
97 {
98 cerr << "File error!" << endl;
99 exit(1);
100 }
101 double d = 0.0;
102 string line;
103 while (getline(fin, line))
104 {
105 istringstream sin(line);
106 sample ts;
107 while (sin >> d)
108 {
109 ts.features.push_back(d);
110 }
111 test.push_back(ts);
112 }
113 fin.close();
114 }
115
116 // 计算欧氏距离
117 double euclideanDistance(const vector<double>& v1, const vector<double>& v2)
118 {
119 assert(v1.size() == v2.size());
120 double ret = 0.0;
121 for (vector<double>::size_type i = 0; i != v1.size(); ++i)
122 {
123 ret += (v1[i] - v2[i]) * (v1[i] - v2[i]);
124 }
125 return sqrt(ret);
126 }
127
128 // 初始化距离矩阵
129 // 该矩阵是根据训练样本和测试样本而得
130 // 矩阵的行数为测试样本的数目，列数为训练样本的数目
131 void initDistanceMatrix(vector<vector<double> >& dm, const vector<sample>& train, const vector<sample>& test)
132 {
133 for (vector<sample>::size_type i = 0; i != test.size(); ++i)
134 {
135 vector<double> vd;
136 for (vector<sample>::size_type j = 0; j != train.size(); ++j)
137 {
138 vd.push_back(euclideanDistance(test[i].features, train[j].features));
139 }
140 dm.push_back(vd);
141 }
142 }
143
144 // K-近邻法的实现
145 // 设定不同的 k 值，给每个测试样例予以一个类型
146 // 距离和权重成反比
147 void knnProcess(vector<sample>& test, const vector<sample>& train, const vector<vector<double> >& dm, unsigned int k)
148 {
149 for (vector<sample>::size_type i = 0; i != test.size(); ++i)
150 {
151 multimap<double, string> dts;
152 for (vector<double>::size_type j = 0; j != dm[i].size(); ++j)
153 {
154 if (dts.size() < k)
155 {
156 dts.insert(make_pair(dm[i][j], train[j].type));
157 }
158 else
159 {
160 multimap<double, string>::iterator it = dts.end();
161 --it;
162 if (dm[i][j] < it->first)
163 {
164 dts.erase(it);
165 dts.insert(make_pair(dm[i][j], train[j].type));
166 }
167 }
168 }
169 map<string, double> tds;
170 string type = "";
171 double weight = 0.0;
172 for (multimap<double, string>::const_iterator cit = dts.begin(); cit != dts.end(); ++cit)
173 {
174 // 不考虑权重的情况，在 k 个样例中只要出现就加 1
175 // ++tds[cit->second];
176
177 // 这里是考虑距离与权重的关系，距离越大权重越小
178 tds[cit->second] += 1.0 / cit->first;
179 if (tds[cit->second] > weight)
180 {
181 weight = tds[cit->second];
182 type = cit->second;
183 }
184 }
185 test[i].type = type;
186 }
187 }
188
189 // 输出结果
190 // 输出的格式和训练样本的格式一样
191 // 每行表示一个样例，第一个元素是该样例的类型，后面是该样例的特征向量
192 // 例如：
193 /*
194 a 1 2 3 2 4
195 b 2 3 4 2 1
196 b 8 7 2 3 5
197 a -3 -2 2 4 0
198 d -4 -4 -4 -4 -4
199 a 1 2 3 4 4
200 b 4 4 3 2 1
201 c 3 3 3 2 4
202 d 0 0 1 1 -2
203 */
204 void writeTest(const vector<sample>& test, const string& file)
205 {
206 ofstream fout(file.c_str());
207 if (!fout)
208 {
209 cerr << "File error!" << endl;
210 exit(1);
211 }
212 for (vector<sample>::size_type i = 0; i != test.size(); ++i)
213 {
214 fout << test[i].type << '\t';
215 for (vector<double>::size_type j = 0; j != test[i].features.size(); ++j)
216 {
217 fout << test[i].features[j] << ' ';
218 }
219 fout << endl;
220 }
221 }
222
223 // 封装
224 void knn(const string& file1, const string& file2, const string& file3, int k)
225 {
226 vector<sample> train, test;
227 readTrain(train, file1.c_str());
228 readTest(test, file2.c_str());
229 vector<vector<double> > dm;
230 initDistanceMatrix(dm, train, test);
231 knnProcess(test, train, dm, k);
232 writeTest(test, file3.c_str());
233 }
234
235 // 测试
236 int main()
237 {
238 knn("train.txt", "test.txt", "result.txt", 5);
239 return 0;
240 }
241
posted on 2012-02-14 09:47
unixfy 阅读(4883)
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