import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_excel(../../myfile.excel)

#1、實例模型對象
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

#2、拿到樣本數(shù)據(jù)和分類結(jié)果數(shù)據(jù): 截取目標列，樣本數(shù)據(jù)要二維
feature = df[['Action Lean','Love Lean']]
target = feature['target']

#3、訓練模型
knn.fit(feature,target)

#4、測試結(jié)果
movie = np.array([13,21])
res = knn.predict(movie) #5、評分：分數(shù)越高悅準確knn.score(feature,target)

# 讀取adult.txt文件，最后一列是年收入，并使用KNN算法訓練模型，然后使用模型預測一個人的年收入是否大于50
# 1. 讀取數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('../data/adults.txt')
data.head()

# 2. 獲取年齡、教育程度、職位、每周工作時間作為機器學習數(shù)據(jù) 獲取薪水作為對應結(jié)果 
feature = data[['age','education_num','occupation'
     ,'hours_per_week']]
target = data['salary']
 
# 3. knn中特征數(shù)據(jù)是需要參與運算的，所以要保證特征數(shù)據(jù)必須為數(shù)值型的數(shù)據(jù) 
  # 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將String類型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為int
  #### map方法，進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
  
dic = {}# unique()方法保證數(shù)據(jù)唯一
occ_arr = feature['occupation'].unique()
# 生成 字符對應數(shù)字的 關(guān)系表
for i in range(occ_arr.size):
 dic[occ_arr[i]] = i 

# 數(shù)值替換字符串  
feature['occupation'] = feature['occupation'].map(dic) 
 
# 4. 切片：訓練數(shù)據(jù)和預測數(shù)據(jù) 
# 查看數(shù)據(jù)的形狀 (訓練的數(shù)據(jù)必須是二維數(shù)據(jù))
feature.shape
 
#訓練數(shù)據(jù)
x_train = feature[:32500]
y_train = target[:32500]

#測試數(shù)據(jù)
x_test = feature[32500:]
y_test = target[32500:]  

# 5. 生成算法
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 實例化一個 knn對象, 
# 參數(shù):n_neighbors可調(diào),調(diào)到最終預測的是最好的結(jié)果.
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=10)
# fit() 訓練函數(shù), (訓練數(shù)據(jù),訓練數(shù)據(jù)的結(jié)果)
knn.fit(x_train,y_train)
 
# 對訓練的模型進行評分 (測試數(shù)據(jù),測試數(shù)據(jù)的結(jié)果)
knn.score(x_test,y_test) 
 
# 6.預測數(shù)據(jù)
print('真實的分類結(jié)果：',np.array(y_test))
print('模型的分類結(jié)果：',knn.predict(x_test))

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# 1、樣本數(shù)據(jù)提取：每張圖片對應的numpy數(shù)組：0,1,2,3,4,5,6,7,8,9
feature =[]
target =[]
for i in range(10):#0-9 文件夾名稱
 for j in range(1,501): #1-500圖片名稱
  imgpath = './data/'+str(i)+'/'+str(i)+'_'+str(j)+'.bmp' #圖片路徑
  img_arr = pld.imread(imgpath)
  feature.append(img_arr)
  target.append(i) 
# 2、把列表轉(zhuǎn)成numpy數(shù)組;feature 必須為二維數(shù)組；
feature = np.array(feature) #這個feature 里有多個二維數(shù)組，
target = np.array(target)

feature.shape 
(5000,28,28) #里面有5000個28*28的二維數(shù)組

# 擴展：feature是三維數(shù)組；多個二維數(shù)組組成的數(shù)組是三維數(shù)組，多個一維數(shù)組組成的數(shù)組是二維數(shù)組！
# 3、feature變形為二維數(shù)組
feature.shape(5000,784)
#4、對樣本數(shù)據(jù)和目標數(shù)據(jù)進行同步打亂
np.random.seed(10)
np.random.shuffle(feature)
np.random.seed(10)
np.random.shuffle(target)

# 5、對樣本數(shù)據(jù)進行拆分：訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)
x_train = feature[:4950] 
y_train = target[:4950]
x_test = feature[4950:]
y_test = target[4950:]

# 6、對模型進行訓練：參數(shù):n_neighbors可調(diào),調(diào)到最終預測的評分最好的結(jié)果.
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=8)
knn.fit(x_train,y_train) # (訓練數(shù)據(jù),訓練數(shù)據(jù)的結(jié)果)
 
# 7、對訓練的模型進行評分 (測試數(shù)據(jù),測試數(shù)據(jù)的結(jié)果)
knn.score(x_test,y_test)
# 8、對模型進行測試
print('真實的結(jié)果',y_test)
print('模型分類的結(jié)果',knn.predict(x_test))

#9、保存訓練號的模型
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(knn,'./knn.m')

#10、讀取訓練好的模型
knn = joblib.load('./knn.m')
#-------------------------------------------------------------------------------------------------
# 11、將外部圖片帶入模型進行測試
# 注意：外部圖片的樣本數(shù)據(jù)要轉(zhuǎn)成和訓練模型時候使用的樣本圖片一樣的維度數(shù)組 
#  ！！！模型只可以測試類似于測試數(shù)據(jù)中的特征數(shù)據(jù) ！！！ 
img_arr = plt.imgread('./數(shù)字.jpg')
eight_arr = img_arr[170：260，80:70] # 截取圖片的部分
plt.imshow(eight_arr) #查看截取的數(shù)字圖片

# 變形為測試數(shù)據(jù)中的特征數(shù)據(jù)：feature.shape(5000,784) 每一行是一個一維的784個元素的數(shù)組；像素要變?yōu)橐粯?
# 12、將eight_arr 對應的圖片降維(三維變?yōu)槎S)：將(65,50,3)變?yōu)?28,28)
 eight_arr.mean(axis=2 ) # axis=2 表示去除第三個維度,保留(65,50)保證圖片不能變！

# 13、將圖片像素進行等比例壓縮
import scipy.ndimage as ndimage
data_pre_test = ndimage.zoom(eight_arr,zoom=(28/65,28/50))
eight_arr.shape #(28,28)

# 14、將壓縮好的圖片由二維(28,28)變?yōu)橐痪S(1,784)
eight_arr = eight_arr(1,784)

# 15、識別外部進行壓縮和降維的圖片
knn.predict(eight_arr)
array([8])

# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import operator
from os import listdir
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as kNN

"""
函數(shù)說明:將32x32的二進制圖像轉(zhuǎn)換為1x1024向量。

Parameters:
 filename - 文件名
Returns:
 returnVect - 返回的二進制圖像的1x1024向量

"""
def img2vector(filename):
 #創(chuàng)建1x1024零向量
 returnVect = np.zeros((1, 1024))
 #打開文件
 fr = open(filename)
 #按行讀取
 for i in range(32):
  #讀一行數(shù)據(jù)
  lineStr = fr.readline()
  #每一行的前32個元素依次添加到returnVect中
  for j in range(32):
   returnVect[0, 32*i+j] = int(lineStr[j])
 #返回轉(zhuǎn)換后的1x1024向量
 return returnVect

"""
函數(shù)說明:手寫數(shù)字分類測試

Parameters:
 無
Returns:
 無

"""
def handwritingClassTest():
 #測試集的Labels
 hwLabels = []
 #返回trainingDigits目錄下的文件名
 trainingFileList = listdir('trainingDigits')
 #返回文件夾下文件的個數(shù)
 m = len(trainingFileList)
 #初始化訓練的Mat矩陣,測試集
 trainingMat = np.zeros((m, 1024))
 #從文件名中解析出訓練集的類別
 for i in range(m):
  #獲得文件的名字
  fileNameStr = trainingFileList[i]
  #獲得分類的數(shù)字
  classNumber = int(fileNameStr.split('_')[0])
  #將獲得的類別添加到hwLabels中
  hwLabels.append(classNumber)
  #將每一個文件的1x1024數(shù)據(jù)存儲到trainingMat矩陣中
  trainingMat[i,:] = img2vector('trainingDigits/%s' % (fileNameStr))
 #構(gòu)建kNN分類器
 neigh = kNN(n_neighbors = 3, algorithm = 'auto')
 #擬合模型, trainingMat為訓練矩陣,hwLabels為對應的標簽
 neigh.fit(trainingMat, hwLabels)
 #返回testDigits目錄下的文件列表
 testFileList = listdir('testDigits')
 #錯誤檢測計數(shù)
 errorCount = 0.0
 #測試數(shù)據(jù)的數(shù)量
 mTest = len(testFileList)
 #從文件中解析出測試集的類別并進行分類測試
 for i in range(mTest):
  #獲得文件的名字
  fileNameStr = testFileList[i]
  #獲得分類的數(shù)字
  classNumber = int(fileNameStr.split('_')[0])
  #獲得測試集的1x1024向量,用于訓練
  vectorUnderTest = img2vector('testDigits/%s' % (fileNameStr))
  #獲得預測結(jié)果
  # classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
  classifierResult = neigh.predict(vectorUnderTest)
  print("分類返回結(jié)果為%d\t真實結(jié)果為%d" % (classifierResult, classNumber))
  if(classifierResult != classNumber):
   errorCount += 1.0
 print("總共錯了%d個數(shù)據(jù)\n錯誤率為%f%%" % (errorCount, errorCount/mTest * 100))


"""
函數(shù)說明:main函數(shù)

Parameters:
 無
Returns:
 無

"""
if __name__ == '__main__':
 handwritingClassTest()