我要评论《昇思 25 天学习打卡营第 14 天 | 基于mindspore的红酒分类实验 》
使用mindspore实现k近邻（knn）红酒聚类
实验目的和knn算法概述
本次实验的目的是了解k近邻（k-nearest neighbors, knn）算法的基本概念，并学习如何使用华为的mindspore框架实现knn实验。knn是一种基础的分类和回归算法，通过计算测试样本与训练样本之间的距离，找出最近的k个邻居，并通过多数表决的方式确定测试样本的类别。
knn算法原理
knn算法的三个关键要素包括：
- k值：邻居的数量，决定了分类的依据。
- 距离度量：如欧氏距离，反映样本间的相似度。
- 分类决策规则：通常是多数表决，也可以是基于距离加权的表决。
在分类问题中，knn的流程包括：
- 找出测试样本最近的k个训练样本。
- 统计这些邻居中各类样本的数量。
- 选择数量最多的类别作为测试样本的预测类别。
实验环境和数据处理
实验使用mindspore 2.0环境，支持多种操作系统和硬件平台。数据集选用了著名的wine数据集，包含178个样本，每个样本有13个属性，并分为3个类别。
数据处理步骤包括：
- 读取数据集并将其分为训练集和测试集。
- 将属性作为自变量x，类别作为因变量y。
- 可视化部分数据，以理解样本分布。
模型构建和距离计算
在mindspore中构建knn模型需要实现距离的计算和最近邻的索引获取。通过以下步骤实现：
- 使用
tile和square操作平铺输入样本并计算平方差。 - 通过
reducesum和sqrt计算样本间的欧氏距离。 - 使用
topk操作找出最近的k个邻居。
模型预测和评估
实验中，使用k=5在测试集上进行预测，并通过准确率评估模型性能。代码中定义了knnnet类和knn函数来执行knn预测。
通过本次实验，成功地使用mindspore实现了knn算法，并在wine数据集上进行了红酒聚类实验。实验结果显示，knn算法能够有效地根据酒的13种属性判断其品种，验证了算法的有效性。
思考
- k值选择：k值的选择对模型性能有显著影响。过小的k值可能使模型对噪声敏感，而过大的k值可能导致类别界限模糊。实践中，可以通过交叉验证来选择最优的k值。
- 距离度量：除了欧氏距离，还可以尝试其他距离度量方法，如曼哈顿距离或余弦相似度，以观察不同距离度量对结果的影响。
- 特征缩放：knn对特征的尺度敏感，因此在应用knn之前，通常需要对特征进行标准化或归一化处理。
- 算法改进：可以探索加权knn，其中每个邻居的投票权重与其距离成反比，以提高模型的预测精度。
knn作为一种简单直观的机器学习算法，在许多分类问题中都有应用。通过本次实验，不仅学习了knn的基本原理，还掌握了如何在mindspore框架下实现和评估knn模型。未来的工作可以探索更多的特征工程技巧和算法变体，以进一步提高模型性能。
发表评论