Unterschiede

Hier werden die Unterschiede zwischen zwei Versionen gezeigt.

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henrikfrenzel
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henrikfrenzel
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 === k-nearest-Neighbor-Algorithmus für MNIST Datensatz geschrieben ===
-  * Aufbau des Datensatz
+  * Definition der Zugehörigkeit und Häufigkeit
-<code terminal>
+<code python>
-from sklearn import datasets
+def zugehoerigkeit(zahlen,k):
-digits=datasets.load_digits()
+	haeufigkeit=[[0,0],[1,0],[2,0],[3,0],[4,0],[5,0],[6,0],[7,0],[8,0],[9,0]]
-//
+	for i in range(k-1):
-digits.keys()
+		haeufigkeit[zahlen[i]][1] +=1
+	haeufigkeit.sort(key=operator.itemgetter(1))
+	return haeufigkeit[9][0]
 </code>
+  * Aufbau des MNIST-Datensatz
+<code>
+python
+>>> import scipy.io
+>>> mat=scipy.io.loadmat('/[…]/[…]/scikit_learn_data/mldata/mnist-original.mat')
+>>> mat
+'__globals__': [], 'mldata_descr_ordering': array([[array([u'label'],
+      dtype='<U5'),
+        array([u'data'],
+      dtype='<U4')]], dtype=object), '__header__': 'MATLAB 5.0 MAT-file Platform: posix, Created on: Thu May 26 15:44:45 2016', 'label': array([[ 0.,  0.,  0., ...,  9.,  9.,  9.]]), '__version__': '1.0', 'data': array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
+       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
+       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
+       ...,
+       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
+       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
+       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)}
+>>> dir(mat)
+['__class__', '__cmp__', '__contains__', '__delattr__', '__delitem__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__setitem__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'clear', 'copy', 'fromkeys', 'get', 'has_key', 'items', 'iteritems', 'iterkeys', 'itervalues', 'keys', 'pop', 'popitem', 'setdefault', 'update', 'values', 'viewitems', 'viewkeys', 'viewvalues']
+>>> mat['data']
+array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
+       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
+       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
+       ...,
+       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
+       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0],
+       [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)
+>>> mat['data'].shape
+(784, 70000)
+>>> mat.keys
+<built-in method keys of dict object at 0x109098398>
+>>> mat.keys()
+['__globals__', 'mldata_descr_ordering', '__header__', 'label', '__version__', 'data']
+>>> mat['label']
+array([[ 0.,  0.,  0., ...,  9.,  9.,  9.]])
+>>> mat['label'].shape
+(1, 70000)
+</code>
   * Einbinden des MNIST-Datensatz
 <code python>
 import scipy.io
-mat=scipy.io.loadmat('/[...]/[...]/scikit_learn_data/mldata/mnist-original.mat')
+mat=scipy.io.loadmat('/[…]/[…]/scikit_learn_data/mldata/mnist-original.mat')
 </code>
-  * Ausgabe der Zugehörigkeit und der Häufigkeit
+  * Schreiben der main-Funktion mit Ausgabe der Zugehörigkeit
+<code python>
+def main(k):
+	daten=mat['data']
+	zahl=mat['label']
+	zahlen=[]
+	test=np.zeros((785,1))
+	abstaende=nachbarn(test, daten)
+	for i in range(15-1):
+		zahlen.append(int(zahl[0,abstaende[i][1]]))
+	print "Die Zahl ist: ", zugehoerigkeit(zahlen,k)
+main(int(k))
+</code>

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