山东大学模式识别knn实验报告

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1、山东大学软件学院模式识别课程实验报告学号：201500301139姓名：修丙楠班级：15级软件二班实验题目：KNN实验学时：实验日期：2018.1.19实验目的:使用K-NN算法识别数字0-9,数据集来自MachineLearninginAction第二章。书中把来自UCI数据库的手写数据集简化成32像素x32像素的黑白图像,并且以01矩阵的方式存储在txt文件中。大约有训练样本2000个，测试样本900个。硬件环境：Processor:Intel(R)Core仃M)i5-7200UCPU@2.50GHz(4CPUs),~2.7GHz软件环境:EcIipse实验步骤

2、与内容：实验一：实验要求：1・实现最基本的KNN算法，使用trainingDigits文件夹下的数据，对testDigits中的数据进行预测。（K赋值为1,使用欧氏距离，多数投票决定分类结果）2.改变K的值，并观察对正确率的影响。3.更改距离度量方式，更改投票方式（距离加权），分析错误率。实验步骤：K（1）KNN分析：KNN的算法思想比较简单，对于每一个测试集样本，计算其与所有训练集样本间的欧氏距离，对所有结果进行排序，选取其中距离最小的k个样本，采用多数投票的方式确定该测试集样本所属的类型。（2）算法实现：•读文件：利用Java里提供的BufferedReader

3、进行读文件操作，将读进来的样本以二维数组的形式存储•排序：选了冒泡排序的方法（因为写起来简单）•找出k近邻中出现次数最多的元素：用HashMap的key值存储每个元素出现的次数，最后返回key值最大的节点对应的元素。（3）代码运行结果为了比较K的值对结果的影响，测试取了1-20之间的数作为k值运行结果如下：179180181*System.out.println(s);*/KNN(l)；•Problems伉JavadocDeclarationOConsoleCProperties999999test2[JavaApplication]C:P

4、rogramFilesJavajre1.8.0144binjavaw.exe(2018年1月19口下午3:03:11)师壊2J：旳列凶：潮曲：9妙如J：複9H丈矣聖：W9KS：9繇畑：側曲：9峥畑：9鼻丈笑2J：IiW-4'tt：934)怡竝个数：12图11-NN177・int[][]ml=ReadFile(WC:\Users\XiuBN\Desktop\W^Kt^\KNN\^-\digits\testl.txt");178•int[][]m2=ReadFile(MC:\Users\XiuBN\Desktop\IH^iRS^te\K

5、NN\^-\digits\test2.txt^);179*in%$=CompareCml,m2);180•System.out.println(s);*/181KAW(@);182182}183}185工Problems•Javadoc・DeclarationVConsole必口Properties■/・l■SB■■HKNN[JavaApplication]C:ProgramFilesJavajre1.8.0^144binjavaw.exe(2018年1月19日下午9:51:44)932出邊的个幣：14正说互为：98・5200

6、845665962%图22-NN173174"••}publicstaticvoidmain(String[]•••args){<•-Problems••Javadoc風DeclarationSConsole耳□PropertiesKNN[JavaApplication]C:ProgramFilesJavajre1.8.0144binjavaw.exe(2018年1月19日下午10:02:05)Ik1正确车为：98.73150105708245%Ik=2正诵至知98.5200845665962驚Ik=3正为:98.625792811

7、83932%Ik=4正瞬为：98・5200845665962%Ik=5正妬窣为：98.09725158562368%k=6正瞬为：98.2029598308668%Ik»7正碗至为：97.88583509513742%1k=8正确丰为：97.46300211416491%Ik=9正确車为：97.78012684989429%Ik=10正帝辛为：97.88583509513742%Ik=11正解为：97.88583509513742%k«12正诵军为：97.78012684989429%Ik=13正蘊军为：97.35729386892177%Ik=14正诵至为：9