如何利用 C# + KDTree 实现 K 最邻近算法？

在本篇图文中，我们一步步地构造使用 K 最邻近分类器的手写识别系统。 为了简单起见，这里构造的系统只能识别数字 0 到 9，如下图所示。需要识别的数字已经使用图形处理软件，处理成具有相同的色彩和大小，高宽是32像素 × 32像素的黑白图像。尽管采用文本格式存储图像不能有效地利用内存空间，但是为了方便理解，我们还是将图像转换为文本格式。

目录 trainingDigits 中包含了大约 2000个 例子，每个例子的内容如下图所示，每个数字大约有 200个 样本，目录 testDigits 中包含了大约 900个 测试数据。我们使用目录 trainingDigits 中的数据训练分类器，使用目录 testDigits 中的数据测试分类器的效果，两组数据没有覆盖。

手写数字数据集的例子

以上是《机器学习实战》中介绍 K 最邻近算法给出的示例，通过该示例我们可以了解到 K 最邻近算法应用的一个场景：解决数字识别问题。

我们在前面已经通过一篇图文介绍了 K 最邻近算法：如何利用 C# 实现 K 最邻近算法？ 也通过另一篇图文介绍了用于提升搜索速度的 K-D 树结构：如何利用 C# 实现 K-D Tree 结构？，今天为大家介绍如何把两者结合起来解决上面的手写数字识别问题。

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由于我们前面已经介绍过 K 最邻近算法和 K-D 树结构，所以这里不再重复，两者结合的代码如下：

1. 利用 K-D 树对 K 最邻近算法的封装。

public class KNearestNeighbors : KNearestNeighbors<double[]>
{
    private readonly KDTree<int> _tree;

    public KNearestNeighbors(int k, int classes, double[][] inputs, int[] outputs)
        : base(k, classes, inputs, outputs, new Euclidean())
    {
            
        _tree = new KDTree<int>(inputs, outputs, new Euclidean());
    }

    public KNearestNeighbors(int k, double[][] inputs, int[] outputs)
        : base(k, inputs, outputs, new Euclidean())
    {

        _tree = new KDTree<int>(inputs, outputs, new Euclidean());
    }

    public KNearestNeighbors(int k, int classes, double[][] inputs, int[] outputs,
        IMetric<double[]> distance)
        : base(k, classes, inputs, outputs, distance)
    {
        _tree = new KDTree<int>(inputs, outputs, distance);
    }

    public override int Compute(double[] input)
    {
        double[] scores;
        return Compute(input, out scores);
    }

    public override int Compute(double[] input, out double[] scores)
    {
        KDTreeNodeCollection<int> neighbors = _tree.Nearest(input, K);
        scores = new double[ClassCount];

        foreach (KDTreeNodeDistance<int> point in neighbors)
        {
            int label = point.Node.Value;
            double d = point.Distance;
            scores[label] += 1.0 / (1.0 + d);
        }

        int result;
        scores.Max(out result);
        return result;
    }
}

2. 利用 K 最邻近算法处理手写数字识别问题。

初始化数据的代码如下：

private static void InitData(string[] files, ref int[] outputs, ref double[][] inputs)
{
    for (int i = 0; i < files.Length; i++)
    {
        string fileName = Path.GetFileName(files[i]);
        if (fileName != null)
        {
            outputs[i] = Convert.ToInt32(fileName.Substring(0, 1));
            string[] fonts = File.ReadAllLines(files[i]);
            string font = string.Empty;
            for (int j = 0; j < fonts.Length; j++)
            {
                font += fonts[j];
            }
            double[] temp = new double[font.Length];
            for (int j = 0; j < font.Length; j++)
            {
                temp[j] = Convert.ToInt32(font[j].ToString());
            }
            inputs[i] = temp;
        }
    }
}

主程序代码如下：

static void main(string[] args)
{
    string pathTrains = Environment.CurrentDirectory + @".\Data\trainingDigits";
    string pathTest = Environment.CurrentDirectory + @".\Data\testDigits";

    string[] fileTrains = Directory.GetFiles(pathTrains);
    string[] fileTest = Directory.GetFiles(pathTest);

    double[][] inputTrains = new double[fileTrains.Length][];
    int[] outputTains = new int[fileTrains.Length];

    double[][] inputTests = new double[fileTest.Length][];
    int[] outputTests = new int[fileTest.Length];

    InitData(fileTrains, ref outputTains, ref inputTrains);
    InitData(fileTest, ref outputTests, ref inputTests);
    
    //K的选择
    KNearestNeighbors knn = new KNearestNeighbors(1, 10, inputTrains, outputTains);
    for (int k = 1; k <= 10; k++)
    {
        knn.K = k;
        int r = 0;
        for (int i = 0; i < outputTests.Length; i++)
        {
            int answer = knn.Compute(inputTests[i]);
            if (answer == outputTests[i])
                r++;
        }
        double a = r * 1.0 / outputTests.Length;
        if (a * 100 >= 97.50)
            Console.WriteLine(@"k = {0},准确率 = {1}", k, a * 100);
    }
}

3. 验证算法的结果展示。

最后结果

通过最后的验证，我们发现当 K=4 时有最高的准确率 99.94%。从而说明该算法能够处理该种监督分类问题。

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到此为止，有关 K 最邻近算法就全部介绍完了。虽然这是机器学习中最简单的算法，但要写好这块的代码也并非易事，需要掌握面向对象的基本知识、设计模式的基本知识以及 C# 语言的基本语法结构。

看懂了吗？大家尝试一下，遇到问题可以在图文下面留言，我们一起讨论。对了，今天的数据集在后台回复 20190314 即可获得。就到这里吧！See You！

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相关图文

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LSGO软件技术团队