标签：pyplot 就是 运行 个数 ide bsp random 一个 格式
任务流程：
1.读取图片文件
2.用knn识别图片文件并用k折交叉验证调参
3.用PCA对文件降维，用knn识别文件
4.抽取图片特征然后交给knn训练
数据的初始化及其读取：
from load_data import load_CIFAR10
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
cifar10_dir = ‘cifar-10-batches-py‘
try:#初始化
del X_train, y_train
del X_test, y_test
except:
pass
X_train, y_train, X_test, y_test = load_CIFAR10(cifar10_dir)
采样与可视化（就是随机抽几(5)张出来显示一下）：
classes = [‘plane‘, ‘car‘, ‘bird‘, ‘cat‘, ‘deer‘, ‘dog‘, ‘frog‘, ‘horse‘, ‘ship‘, ‘truck‘]
num_classes = len(classes) # 样本种类的个数
samples_per_class = 5 # 每一个类随机选择5个样本
plt.figure(figsize=(5,5))
for i in range(num_classes)
index = np.where(y_train==i)[0]
random.shuffle(index)
for j in range(sample_per_calss)
ax = plt.subplot(7,10,10*j+i+1) #第7行第10列显示图片
if j==0:
as.set_title(classes[i])
plt.axis(‘off‘)
plt.imshow(X_train[index[j]]/255)
之后再统计一下出现的次数。
二、使用KNN算法识别图片。
对于knn中的距离，引入新概念：Minkowski Distance，在Minkowski Distance中两向量的距离被认定为
我们常说的欧式距离就是p=2的时候的特例，所以对于两个向量的距离我们就可以拟合一个p参数，再加上knn里面的k参数，我们需要通过k折验证拟合两个参数。
跑可能的k和p（没运行，等笔记本修好就跑来试试）：
#处理一下向量 X_train1 = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], -1)) X_test1 = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], -1)) print(X_train1.shape, X_test1.shape) # 确保维度正确 params_k = [1,3,5,7,9,11,13] # 可以选择的K值,那如果有更好的k值没在这里出现怎么办？留作疑问 params_p = [1,2,3,4] # 可以选择的P值 knn = KNegiborsClassifier() model1 = GridSearchCV(knn,params,cv=3,n_jobs=-1,verbose=1) model1.fit(X_train,y_train) print(model1.best._params_) print("准确率是 %.3f" %(model1.score(X_test1,y_test)))
代码出现了lambda表达式，格式：lambda argument_list: expression，lambda x, y: x*y；函数输入是x和y，输出是它们的积x*y。
lambda表达式参考：https://blog.csdn.net/zjuxsl/article/details/79437563
抽取特征代码：
from features import * num_color_bins = 10 #设定直方图的组距大小 feature_fns = [hog_feature, lambda img: color_histogram_hsv(img, nbin=num_color_bins)] # hog_feature和color_histogram_hsv是两个特征抽取器 X_train2 = extract_features(X_train, feature_fns, verbose=True) X_test2 = extract_features(X_test, feature_fns) print (X_train2.shape, X_test2.shape)
在任务4里面我们了解到在识别之前要做归一化，因为要减少维度计量单位的不同所带对多模型的影响。
reshape（x,y）意思是让它变成x*y的矩阵形式，当有一个为-1的时候，意思是我不关心那个维度
例如：reshape（-1，3） 变成三列
总结：
代码跟着敲了下，但也是似懂非懂的状态，还要继续啃才行，color histogram和HOG还有pca的系数矩阵都要啃！
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原文地址：https://www.cnblogs.com/qq2210446939/p/12209925.html
