使用kNN算法实现简单的手写文字识别

0. 介绍

kNN，即k-Nearest Neighbor(k近邻算法), 简介可参考KNN的一些总结. 本文是《机器学习实战》一书第二章的例子, 主要利用kNN实现简单的手写文字识别.

书中使用Python实现, 本文是使用R语言. 数据集中的图片分辨率为32*32, 而且该数据已经预处理成文本文件, 即相似点阵字体, 使用1表明有文字的像素, 0表示空白.

1. kNN算法实现

算法的步骤主要有:

1. 计算测试数据到全部训练数据的距离

2. 对1中计算的距离排序, 选出最小的k个训练数据

3. 在2中选出的k个数据中选取出现概率最大的标签, 此即算法对测试数据的分类

排序的时候, 利用的是order方法, 取出降序排序元素的索引, 这在numpy中对应的方法是argsort.

实现代码以下:

classify0 <- function(inX, dataSet, labels, k){
    dataSetSize = length(dataSet[,1])
    #扩展测试向量inX
    oneMat = matrix(1, dataSetSize, 1)
    dataMat = oneMat %*% inX
    #计算距离
    dataMat = dataMat - dataSet
    sqDiffMat = dataMat ** 2
    sqDistances = rowSums(sqDiffMat)
    distances = sqDistances ** 0.5
    #选择距离最小的k个点
    #按第一列升序排列获取序号
    sortedDistIndicies = order(distances)
    voteLabelsCount = rep(0, length(labels))
    for(i in 1:k){
        #获取第k小距离数据的标签
        label = labels[sortedDistIndicies[i]]
        index = which(labels == label)
        voteLabelsCount[index[1]] = voteLabelsCount[index[1]] + 1
    }
    sortedVoteLabelsCount = order(-voteLabelsCount)
    return(labels[sortedVoteLabelsCount[1]])
}

2. 准备数据

本次实践准备的数据在两个文件目录中,

• trainingDigits -- 包含2000个例子, 每一个数字大概200个.

• testDigits -- 包含大约900个例子.

trainingDigits中的数据将用于训练分类器, testDigits中的数据将用于测试分类器的效果.

因为原始数据是32*32的矩阵, 如今须要将其转化为1*1024的向量. 程序以下:

img2vector <- function(filename){
    returnVect = matrix(0,1,1024)
    con = file(filename, "r")
    for(i in 0:31){
        line = readLines(con,n=1)
        for(j in 1:32){
            returnVect[1,(32*i+j)] = as.numeric(substr(line,j,j))
        }
    }
    close(con)
    return(returnVect)
}

3. 测试算法

主要的任务是从数据文件中提取全部的用例, 而后调用上面所述的classify0和img2vector函数实现识别工做, 并计算错误率以供参考.

图像文本文件的命名格式为"a_b.txt", a表示当前文件的数字, b表示这是该数字的第b个例子. R对于文本的处理是比较弱的, 不过对于这点内容仍是能应付, 使用了一点正则替换搞定.

处理完数据调用核心的classify0函数便可. 具体代码以下:

hardwritingTest <- function(){
    print("the test start.")
    print("read trainingDigits.")
    trainingFileList = Sys.glob("trainingDigits/*.txt")
    m = length(trainingFileList)
    hwLabels = rep(0, m)
    trainingMat = matrix(0,m,1024)
    for(i in 1:m){
        fileNameStr = trainingFileList[i]
        #提取数字
        fileStr = sub("trainingDigits/", "", fileNameStr)
        fileStr = sub("_[0-9]+.txt", "", fileStr)
        classNumStr = as.numeric(fileStr)
        hwLabels[i] = classNumStr
        trainingMat[i,] = img2vector(trainingFileList[i])
    }
    print("read testDigits.")
    testFileList = Sys.glob("testDigits/*.txt")
    errorCount = 0.0
    mTest = length(testFileList)
    for(i in 1:mTest){
        fileNameStr = testFileList[i]
        fileStr = sub("testDigits/", "", fileNameStr)
        fileStr = sub("_[0-9]+.txt", "", fileStr)
        classNumStr = as.numeric(fileStr)
        vectorUnderTest = img2vector(testFileList[i])
        print(paste0("classify the ", i, "th testDigit."))
        classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
        print(paste0("--the classifier came back with: ", classifierResult, ", the real answer is: ", classNumStr))
        if(classifierResult != classNumStr){
            errorCount = errorCount + 1.0
        }
    }
    print(paste0("the total number of errors is: ", errorCount))
    print(paste0("the total error rate is: ", (errorCount / mTest)))
}

4. 小结

kNN算法的分类思路是很简单的, 实现起来也很方便. 在对数据集测试的时候, 错误率在1.27%, 这个结果仍是比较不错的.

不足之处是这种即时训练消耗了过多的时间和空间, 时间主要消耗在读取文件创建数据集和计算距离的时候. 在实际过程当中, 前者能够缓存数据, 达到一次读取屡次使用; 后者便很难优化了, 这其中涉及到了高阶矩阵的运算, 开销较大. 所以该算法在大规模数据时不宜采用.