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Java實現(xiàn)的KNN算法示例

 更新時間:2018年06月23日 02:47:07   作者:帶頭大哥不是我  
這篇文章主要介紹了Java實現(xiàn)的KNN算法,結(jié)合實例形式分析了KNN算法的原理及Java定義與使用KNN算法流程、訓(xùn)練數(shù)據(jù)相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下

本文實例講述了Java實現(xiàn)的KNN算法。分享給大家供大家參考,具體如下:

提起KNN算法大家應(yīng)該都不會陌生,對于數(shù)據(jù)挖掘來說算是十大經(jīng)典算法之一。

算法的思想是:對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中已經(jīng)歸類的分組,來對于未知的數(shù)據(jù)進行分組歸類。其中是根據(jù)該未知點與其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的點計算距離,求出距離最短的點,并將其歸入該點的那一類。

看看算法的工程吧:

1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理
2. 選用合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試元組
3. 設(shè)定參數(shù),如k
4.維護一個大小為k的的按距離由大到小的優(yōu)先級隊列,用于存儲最近鄰訓(xùn)練元組。隨機從訓(xùn)練元組中選取k個元組作為初始的最近鄰元組,分別計算測試元組到這k個元組的距離,將訓(xùn)練元組標(biāo)號和距離存入優(yōu)先級隊列
5. 遍歷訓(xùn)練元組集,計算當(dāng)前訓(xùn)練元組與測試元組的距離,將所得距離L 與優(yōu)先級隊列中的最大距離Lmax
6. 進行比較。若L>=Lmax,則舍棄該元組,遍歷下一個元組。若L < Lmax,刪除優(yōu)先級隊列中最大距離的元組,將當(dāng)前訓(xùn)練元組存入優(yōu)先級隊                  列。
7. 遍歷完畢,計算優(yōu)先級隊列中k 個元組的多數(shù)類,并將其作為測試元組的類別。
8. 測試元組集測試完畢后計算誤差率,繼續(xù)設(shè)定不同的k值重新進行訓(xùn)練,最后取誤差率最小的k 值。

根據(jù)算法的過程我們進行java語言實現(xiàn):

package KNN;
/**
 * 點的坐標(biāo) x 、y
 * @author Administrator
 *
 */
public class PointBean {
int x;
int y;
public int getX() {
  return x;
}
public void setX(int x) {
  this.x = x;
}
public int getY() {
  return y;
}
public void setY(int y) {
  this.y = y;
}
public PointBean(int x, int y) {
  super();
  this.x = x;
  this.y = y;
}
public PointBean() {
  super();
}
@Override
public String toString() {
  return "PointBean [x=" + x + ", y=" + y + "]";
}
}

KNN算法

package KNN;
import java.util.ArrayList;
/**
 * KNN實現(xiàn)的方法
 * @author Administrator
 *
 */
public class KnnMain {
  public double getPointLength(ArrayList<PointBean> list,PointBean bb){
    int b_x=bb.getX();
    int b_y=bb.getY();
    double temp=(b_x -list.get(0).getX())*(b_x -list.get(0).getX())+
        (b_y -list.get(0).getY())*(b_y -list.get(0).getY());
    // 找出最小的距離
    for(int i=1;i<list.size();i++){
      if(temp<((b_x -list.get(i).getX())*(b_x -list.get(i).getX())+
          (b_y -list.get(i).getY())*(b_y -list.get(i).getY()))){
        temp=(b_x -list.get(i).getX())*(b_x -list.get(i).getX())+
            (b_y -list.get(i).getY())*(b_y -list.get(i).getY());
      }
    }
    return Math.sqrt(temp);
  }
  /**
   * 獲取長度,找出最小的一個進行歸類
   * @param list1
   * @param list2
   * @param list3
   * @param bb
   */
  public void getContent(ArrayList<PointBean> list1,ArrayList<PointBean> list2,
      ArrayList<PointBean> list3,PointBean bb){
    double A=getPointLength(list1,bb);
    double B=getPointLength(list2,bb);
    double C=getPointLength(list3,bb);
    //做出比較
    if(A>B){
      if(B>C){
        System.out.println("這個點:"+bb.getX()+" , "+bb.getY()+" " +"屬于C");
      }else {
        System.out.println("這個點:"+bb.getX()+" , "+bb.getY()+" " +"屬于B");
      }
    }else {
      if(A>C){
        System.out.println("這個點:"+bb.getX()+" , "+bb.getY()+" " +"屬于C");
      }else {
        System.out.println("這個點:"+bb.getX()+" , "+bb.getY()+" " +"屬于A");
      }
    }
  }
}

主函數(shù)

package KNN;
import java.util.ArrayList;
/*
 * 主函數(shù) KNN
 */
public class TestJava {
  static ArrayList< PointBean> listA;
  static ArrayList< PointBean> listB;
  static ArrayList< PointBean> listC;
  static ArrayList< PointBean> listD;
  public static void main(String[] args) {
    //創(chuàng)佳Arraylist
    listA=new ArrayList<PointBean>();
    listB=new ArrayList<PointBean>();
    listC=new ArrayList<PointBean>();
    listD=new ArrayList<PointBean>();
    //寫入數(shù)據(jù)
    setDate();
    getTestResult();
  }
  /**
   * 得到結(jié)果
   */
  private static void getTestResult() {
    //創(chuàng)建對象
    KnnMain km=new KnnMain();
    for(int i=0;i<listD.size();i++){
      km.getContent(listA, listB, listC, listD.get(i));
    }
  }
  /**
   * 寫入數(shù)據(jù)
   */
  private static void setDate() {
    //A的坐標(biāo)點
    int A_x[]={1,1,2,2,1};
    int A_y[]={0,1,1,0,2};
    //B的坐標(biāo)點
    int B_x[]={2,3,3,3,4};
    int B_y[]={4,4,3,2,3};
    //C的坐標(biāo)點
    int C_x[]={4,5,5,6,6};
    int C_y[]={1,2,0,2,1};
    // 測試數(shù)據(jù)
    //B的坐標(biāo)點
    int D_x[]={3,3,3,0,5};
    int D_y[]={0,1,5,0,1};
    //
    PointBean bA;
    for(int i=0;i<5;i++){
      bA=new PointBean(A_x[i], A_y[i]);
      listA.add(bA);
    }
    //
    PointBean bB ;
    for(int i=0;i<5;i++){
      bB=new PointBean(B_x[i], B_y[i]);
      listB.add(bB);
    }
    //
    PointBean bC ;
    for(int i=0;i<5;i++){
      bC=new PointBean(C_x[i], C_y[i]);
      listC.add(bC);
    }
    //
    PointBean bD ;
    for(int i=0;i<5;i++){
      bD=new PointBean(D_x[i], D_y[i]);
      listD.add(bD);
    }
  }
}

測試的結(jié)果:

這個點:3 , 1 屬于A
這個點:3 , 5 屬于B
這個點:0 , 0 屬于A
這個點:5 , 1 屬于C

到此簡單的KNN算法已經(jīng)實現(xiàn)對于未知點的劃分,有助于大家對于KNN算法的理解。對于改進KNN的一些算法JAVA實現(xiàn)會在后面進行貼出。共同學(xué)習(xí)共同進步!

更多關(guān)于java算法相關(guān)內(nèi)容感興趣的讀者可查看本站專題:《Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法教程》、《Java操作DOM節(jié)點技巧總結(jié)》、《Java文件與目錄操作技巧匯總》和《Java緩存操作技巧匯總

希望本文所述對大家java程序設(shè)計有所幫助。

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