前言
本文将继续讲解K-近邻算法的项目实例 - 手写识别系统。
该系统在获取用户的手写输入后，判断用户写的是什么。
为了突出核心，简化细节，本示例系统中的输入为32x32矩阵，分类结果也均为数字。但对于汉字或者别的分类情形原理都是一样的。
有了前面学习的基础，下面直接进入项目开发步骤。
第一步：收集并准备数据
在用户主目录的trainingDigits子目录中，存放的是2000个样本数据。
每个样本一个文件，其中一部分如下所示：
文件命名格式为：
分类标签_标签内序号
如 0_20.txt 就表示该样本是分类标签为0的第20个特征集。20就是个序号以区分标签内不同文件而已，没其他意义。
样本数据都是32x32矩阵：
对于这样的二维数据，如何判断样本和目标对象的距离呢？首先想到的是可以将二维降到一维。
当然也可以考虑去找找二维的距离求解方法。
下面给出降维函数：
1 # ============================================== 2 # 输入： 3 # 训练集文件名(含路径) 4 # 输出： 5 # 降维后的样本数据(这里一个文件一份样本数据) 6 # ============================================== 7 def img2vector(filename): 8 '将32x32的矩阵转换为1024一维向量' 9 10 # 初始化返回向量 11 returnVect = numpy.zeros((1,1024)) 12 13 # 打开样本数据文件 14 fr = open(filename) 15 16 # 降维处理 17 for i in range(32): 18 lineStr = fr.readline() 19 for j in range(32): 20 returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j]) 21 22 return returnVect
第二步：测试算法
K临近的分类函数代码在之前的文章K-近邻分类算法原理分析与代码实现中给出了，这里直接调用：
# =================================================
# 输入：
# 空
# 输出：
# 对指定的测试集文件，指定的训练集数据进行K近邻分类
# 并打印结果信息
# =================================================
def handwritingClassTest():
'手写数字识别系统测试代码'
# 分类列表
hwLabels = []
# 获取所有训练集文件名
trainingFileList = os.listdir('/home/fangmeng/trainingDigits')
# 定义训练集结构体
m = len(trainingFileList)
trainingMat = numpy.zeros((m, 1024))
for i in range(m):
# 当前训练集文件名
filenameStr = trainingFileList[i]
# 文件名(filenameStr去掉.txt后缀)
fileStr = filenameStr.split('.')[0]
# 分类标签
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
# 将分类标签加入分类列表
hwLabels.append(classNumStr)
# 将当前训练集文件降维后加入到训练集结构体
trainingMat[i] = img2vector('/home/fangmeng/trainingDigits/%s' % filenameStr)
# 获取所有测试集文件名
testFileList = os.listdir('/home/fangmeng/testDigits')
# 错误分类记数
errorCount = 0
# 测试集文件个数
mTest = len(testFileList)
print "错误的分类结果如下:"
for i in range(mTest):
# 当前测试集文件名
fileNameStr = testFileList[i]
# 文件名(filenameStr去掉.txt后缀)
fileStr = fileNameStr.split('.')[0]
# 分类标签
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
# 将当前测试集文件降维
vectorUnderTest = img2vector('/home/fangmeng/testDigits/%s' % fileNameStr)
# 对当前测试文件进行分类
classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
if (classifierResult != classNumStr):
print "分类结果: %d, 实际结果: %d" % (classifierResult, classNumStr)
errorCount += 1.0
print "
总错误数: %d" % errorCount
print "
总错误数: %f" % (errorCount/float(mTest))
运行结果：
小结
1. K-邻近算法的本质是用来分类的，要从分类的思想去思考这个算法的运用。
2. 再强调一次K-邻近算法是没有训练过程的，这点和以后学习的其他分类方法，比如决策树对比后就更清楚了。
3. K-邻近算法的效率很低，不论是从时间还是空间上看(单就这个简单项目都跑得很慢)。因此需要学习更多更优化的算法。
4. 有兴趣有时间可以考虑在hadoop/spark集群下实现这个项目或使用该算法的其他类似项目，定能大幅度提升性能。