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智慧城市

需积分: 13 168 浏览量 2018-12-28 15:12:10 上传评论收藏 4.1MB PPTX 举报

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import numpy as np import os from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.linear_model import LogisticRegression import time def load_data(file_path): """加载数据文件""" data = [] with open(file_path, 'r') as f: for line in f: # 处理每行数据 line = line.strip() if line: # 分割逗号分隔的值 values = line.split(',') # 第一个值是标签，其余是特征 label = int(values[0].strip()) features = [float(x.strip()) for x in values[1:]] data.append([label] + features) return data def normalize_data(X): """ Step 1: 数据归一化使用公式: r_ij = x_ij / sqrt(∑_i x_ij^2) 其中 x_ij 是第i个样本的第j个属性值 """ # 计算每列的平方和 col_square_sum = np.sum(X 2, axis=0) # 避免除以零 col_square_sum[col_square_sum == 0] = 1e-10 # 计算归一化系数 norm_factors = np.sqrt(col_square_sum) # 归一化数据 X_normalized = X / norm_factors return X_normalized def fuzzy_relation(X, B): """ 计算模糊关系 R_B(y,x) = 1 - min(1, √(∑_{k∈B} (x_k - y_k)^2)) 其中B是条件属性子集 """ n_samples = X.shape[0] n_features = len(B) R = np.zeros((n_samples, n_samples)) for i in range(n_samples): for j in range(n_samples): # 计算B中特征的欧氏距离 diff = X[i, B] - X[j, B] distance = np.sqrt(np.sum(diff 2)) R[i, j] = 1 - min(1, distance) return R def fuzzy_implication(a, b): """模糊蕴含函数 I(a, b) = max(1-a, b)""" return max(1 - a, b) def lower_approximation(R, D): """ 计算模糊下近似 R(D)(y) = inf_{x∈U} I(R(y,x), D(x)) """ n_samples = R.shape[0] approx = np.zeros(n_samples) for y in range(n_samples): min_val = 1.0 # 初始化最小值 for x in range(n_samples): # 计算模糊蕴含 imp_val = fuzzy_implication(R[y, x], D[x]) # 取最小值 if imp_val < min_val: min_val = imp_val approx[y] = min_val return approx def positive_region(X, B, decision_classes): """ 计算正区域 POS_B(D) = ∪_{i=1}^r R_B(D_i) """ # 计算模糊关系 R = fuzzy_relation(X, B) # 对每个决策类计算下近似 n_classes = len(decision_classes) pos_region = np.zeros(X.shape[0]) for i in range(n_classes): # 获取当前决策类的隶属度 D_i = decision_classes[i] # 计算下近似 approx = lower_approximation(R, D_i) # 取并集 (取最大值) pos_region = np.maximum(pos_region, approx) return pos_region def dependence(X, B, decision_classes): """ 计算依赖度 γ_B(D) = |POS_B(D)| / |U| """ pos_region = positive_region(X, B, decision_classes) return np.sum(pos_region) / len(pos_region) def io_fs_algorithm(X, y, delta=0.05): """ Step 2: IO-FS算法实现输入: 决策表(X, y), 依赖度最小增量δ 输出: 选择的特征子集算法步骤: 1. 初始化 Result = ∅ 2. 当 A ≠ ∅ 时循环: a. 对每个属性 a ∈ A，计算 γ_Result∪{a}(D) b. 找到使 γ_Result∪{a}(D) 最大的属性 a c. 如果 γ_Result∪{a}(D) - γ_Result(D) ≥ δ: - 将 a 添加到 Result - 从 A 中移除 a d. 否则返回 Result 3. 返回 Result """ # 获取所有特征索引 all_features = list(range(X.shape[1])) # 初始化结果集 result = [] # 获取决策类信息 unique_classes = np.unique(y) decision_classes = [] for cls in unique_classes: # 创建决策类的隶属度向量 D_i = (y == cls).astype(float) decision_classes.append(D_i) # 初始依赖度 (空集时的依赖度) current_gamma = dependence(X, [], decision_classes) print(f"初始依赖度 (空集): {current_gamma:.4f}") # 迭代选择特征 while all_features: best_gain = -1 best_feature = None best_gamma = 0 # 尝试添加每个剩余特征 for feature in all_features: candidate_set = result + [feature] gamma = dependence(X, candidate_set, decision_classes) gain = gamma - current_gamma if gain > best_gain: best_gain = gain best_feature = feature best_gamma = gamma # 检查增益是否大于阈值 if best_gain >= delta: result.append(best_feature) all_features.remove(best_feature) current_gamma = best_gamma print(f"添加特征 {best_feature}, 增益: {best_gain:.4f}, 当前依赖度: {current_gamma:.4f}") else: print(f"增益 {best_gain:.4f} 小于阈值 {delta}, 停止选择") break return result def evaluate_features(X, y, selected_features, test_size=0.3): """评估选择的特征""" if not selected_features: print("没有选择任何特征") return # 准备数据 X_selected = X[:, selected_features] # 划分训练测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_selected, y, test_size=test_size, random_state=42 ) # 定义分类器 - 保持SVM不变，更新其他分类器 classifiers = { # J48: 使用信息熵的决策树作为J48的替代 'J48': DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=None, min_samples_split=2), # KNN: 保持KNeighborsClassifier 'KNN': KNeighborsClassifier(), # SVM: 保持原始代码中的SVM不变 'SVM': SVC(), # RIPPER: 使用带L1正则化的逻辑回归作为RIPPER规则学习算法的替代 'RIPPER': LogisticRegression(solver='liblinear', penalty='l1'), # Decision Table: 使用浅层决策树作为决策表的替代 'Decision Table': DecisionTreeClassifier(max_depth=3, min_samples_leaf=5) } # 评估每个分类器 results = {} for name, clf in classifiers.items(): start_time = time.time() clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, y_pred) train_time = time.time() - start_time results[name] = {'accuracy': acc, 'time': train_time} print(f"{name}: 准确率 = {acc:.4f}, 训练时间 = {train_time:.4f}s") return results # 主程序 if name == "main": # 数据路径 - 修改为葡萄酒数据集路径 data_file = r"D:\aaxiazai\pythonProject\张等\wine\wine.data" # 加载数据 print("加载数据...") data = load_data(data_file) # 转换为numpy数组 data_array = np.array(data) y = data_array[:, 0] # 标签 X = data_array[:, 1:] # 特征 print(f"数据形状: {X.shape}, 标签形状: {y.shape}") print(f"类别分布: {np.unique(y, return_counts=True)}") # Step 1: 数据归一化 print("Step 1: 数据归一化...") X_normalized = normalize_data(X) # Step 2: 运行IO-FS算法 print("Step 2: 运行IO-FS算法...") delta = 0.003 # 依赖度增益阈值 selected_features = io_fs_algorithm(X_normalized, y, delta) print(f"\n选择的特征: {sorted(selected_features)}") print(f"选择特征数量: {len(selected_features)}") # 评估选择的特征 print("\n评估选择的特征...") results = evaluate_features(X_normalized, y, selected_features) # 与使用所有特征进行比较 print("\n与使用所有特征进行比较...") all_features_results = evaluate_features(X_normalized, y, list(range(X.shape[1]))) 修改代码。地址变为D:\aaxiazai\pythonProject\张等\spambase，数据集为spambase.data，内部数据集aardvark,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,0,0,1,1 antelope,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 bass,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,0,0,4 bear,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,0,0,1,1 boar,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 buffalo,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 calf,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,1,1,1 carp,0,0,1,0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,1,0,4 catfish,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,0,0,4 cavy,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,0,1,0,1 cheetah,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 chicken,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,2,1,1,0,2 chub,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,0,0,4 clam,0,0,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,7 crab,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,4,0,0,0,7 crayfish,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,6,0,0,0,7 crow,0,1,1,0,1,0,1,0,1,1,0,0,2,1,0,0,2 deer,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 dogfish,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,4 dolphin,0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1 dove,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,2,1,1,0,2 duck,0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,0,2,1,0,0,2 elephant,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 flamingo,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,2,1,0,1,2 flea,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,6,0,0,0,6 frog,0,0,1,0,0,1,1,1,1,1,0,0,4,0,0,0,5 frog,0,0,1,0,0,1,1,1,1,1,1,0,4,0,0,0,5 fruitbat,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,2,1,0,0,1 giraffe,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 girl,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,2,0,1,1,1 gnat,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,6,0,0,0,6 goat,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,1,1,1 gorilla,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,2,0,0,1,1 gull,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,0,0,2,1,0,0,2 haddock,0,0,1,0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0,4 hamster,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,1,0,1 hare,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,0,0,1 hawk,0,1,1,0,1,0,1,0,1,1,0,0,2,1,0,0,2 herring,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,0,0,4 honeybee,1,0,1,0,1,0,0,0,0,1,1,0,6,0,1,0,6 housefly,1,0,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,6,0,0,0,6 kiwi,0,1,1,0,0,0,1,0,1,1,0,0,2,1,0,0,2 ladybird,0,0,1,0,1,0,1,0,0,1,0,0,6,0,0,0,6 lark,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,2,1,0,0,2 leopard,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 lion,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 lobster,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,6,0,0,0,7 lynx,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 mink,1,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 mole,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,0,1 mongoose,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 moth,1,0,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,6,0,0,0,6 newt,0,0,1,0,0,1,1,1,1,1,0,0,4,1,0,0,5 octopus,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,8,0,0,1,7 opossum,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,0,1 oryx,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 ostrich,0,1,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,2,1,0,1,2 parakeet,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,2,1,1,0,2 penguin,0,1,1,0,0,1,1,0,1,1,0,0,2,1,0,1,2 pheasant,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,2,1,0,0,2 pike,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,4 piranha,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,0,0,4 pitviper,0,0,1,0,0,0,1,1,1,1,1,0,0,1,0,0,3 platypus,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,0,4,1,0,1,1 polecat,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 pony,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,1,1,1 porpoise,0,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,0,1,0,1,1 puma,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 pussycat,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,1,1,1 raccoon,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 reindeer,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,1,1,1 rhea,0,1,1,0,0,0,1,0,1,1,0,0,2,1,0,1,2 scorpion,0,0,0,0,0,0,1,0,0,1,1,0,8,1,0,0,7 seahorse,0,0,1,0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0,4 seal,1,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,0,0,0,1,1 sealion,1,0,0,1,0,1,1,1,1,1,0,1,2,1,0,1,1 seasnake,0,0,0,0,0,1,1,1,1,0,1,0,0,1,0,0,3 seawasp,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,1,0,0,0,0,0,7 skimmer,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,0,0,2,1,0,0,2 skua,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,0,0,2,1,0,0,2 slowworm,0,0,1,0,0,0,1,1,1,1,0,0,0,1,0,0,3 slug,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,7 sole,0,0,1,0,0,1,0,1,1,0,0,1,0,1,0,0,4 sparrow,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,2,1,0,0,2 squirrel,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,2,1,0,0,1 starfish,0,0,1,0,0,1,1,0,0,0,0,0,5,0,0,0,7 stingray,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,1,1,0,1,0,1,4 swan,0,1,1,0,1,1,0,0,1,1,0,0,2,1,0,1,2 termite,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,6,0,0,0,6 toad,0,0,1,0,0,1,0,1,1,1,0,0,4,0,0,0,5 tortoise,0,0,1,0,0,0,0,0,1,1,0,0,4,1,0,1,3 tuatara,0,0,1,0,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,0,3 tuna,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,0,1,4 vampire,1,0,0,1,1,0,0,1,1,1,0,0,2,1,0,0,1 vole,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,4,1,0,0,1 vulture,0,1,1,0,1,0,1,0,1,1,0,0,2,1,0,1,2 wallaby,1,0,0,1,0,0,0,1,1,1,0,0,2,1,0,1,1 wasp,1,0,1,0,1,0,0,0,0,1,1,0,6,0,0,0,6 wolf,1,0,0,1,0,0,1,1,1,1,0,0,4,1,0,1,1 worm,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,7 wren,0,1,1,0,1,0,0,0,1,1,0,0,2,1,0,0,2 输出格式不变

以下是一个示例代码，用于修改数据文件路径为 `D:\aaxiazai\pythonProject\张......

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