昇思25天学习打卡营第16天|基于Mindspore的红酒分类实验

基于Mindspore的红酒分类实验

实验目的

本实验的主要目标是通过使用MindSpore实现K近邻（KNN）算法，深入理解其原理与应用，特别是在红酒数据集上的表现。具体目的包括：

• 理解KNN算法的基本概念和工作原理。
• 学习如何使用MindSpore进行KNN实验和模型训练。
• 掌握数据预处理和可视化的技巧。

K近邻算法原理

KNN是一种广泛应用于分类和回归的非参数统计方法。其核心思想是通过计算待预测样本与训练样本之间的距离，找到K个最接近的样本，并根据这些样本的类别或数值进行预测。KNN的关键要素包括：

• K值选择：K值决定了邻居的数量。K值太小会导致模型对噪声敏感，而K值过大则可能模糊类别界限，影响预测准确性。

• 距离度量：常用的距离计算方法包括：

  • 欧氏距离：最常用的距离度量，适用于连续变量。
  • 曼哈顿距离：适合于计算城市街区距离。
  • 其他距离：如海明距离和马氏距离等。

• 分类决策规则：通常采用多数表决法，即选取K个邻居中出现频率最高的类别作为预测结果。也可以根据距离进行加权投票。

分类流程

KNN分类的基本流程如下：

1. 找出与待测样本最近的K个训练样本，并保存到邻居集合N中。
2. 统计集合N中每个类别的样本数量，记为$C_i$。
3. 选择出现次数最多的类别，即$\text{argmax}(C_i)$，作为最终分类结果。

回归流程

对于回归问题，KNN的预测输出为最近K个训练样本标签的均值：

$$\hat{y}=\frac{1}{k}\sum _{i=1}^k{y}_i$$

如果考虑样本权重，则计算公式为：

$$\hat{y}=\frac{{\sum }_{i=1}^k{w}_i{y}_i}{k}$$

其中$w_i$为第$i$个样本的权重。

距离的定义

KNN算法的实现依赖于样本之间的距离计算。最常用的距离函数是欧氏距离，其定义为：

$$d(x,y)=\sqrt{\sum _{i=1}^n(x_i-y_i{)}^2}$$

在使用欧氏距离时，特征向量的归一化是必要的，以避免特征尺度不同导致的影响。

实验环境

预备知识

• 熟练使用Python编程语言。
• 理解基本的机器学习理论，如KNN、无监督学习和距离度量等。

实验环境

• MindSpore版本：2.0（定期更新）。
• 支持系统：实验可在Windows和Linux系统上运行，支持CPU、GPU和Ascend硬件。

数据处理

数据准备

使用Wine数据集，该数据集包含178个样本和13个属性，数据来源于对意大利同一地区三种不同品种葡萄酒的化学分析。属性包括：

1. Alcohol：酒精含量
2. Malic acid：苹果酸
3. Ash：灰分
4. Alcalinity of ash：灰的碱度
5. Magnesium：镁含量
6. Total phenols：总酚
7. Flavanoids：类黄酮
8. Nonflavanoid phenols：非黄酮酚
9. Proanthocyanins：原花青素
10. Color intensity：色彩强度
11. Hue：色调
12. OD280/OD315 of diluted wines：稀释酒的光密度
13. Proline：脯氨酸

数据读取与处理

1. 导入必要的Python库和MindSpore模块。
2. 读取Wine数据集，将数据集分为已知类别的训练集和待验证的验证集。
3. 对样本进行可视化分析，以观察不同属性的分布和可分性。

数据划分

将数据集按照128:50的比例划分为训练集和验证集，确保训练集包含已知类别的样本，而验证集用于测试模型的准确性。

模型构建

通过MindSpore提供的算子，如tile、sqrt和TopK，计算输入样本与训练样本之间的距离，获取K个最近邻的样本。

模型预测

在验证集上测试KNN算法的效果，选择K值为5，验证结果显示模型精度接近80%。这表明KNN算法能够有效区分三种不同类型的葡萄酒。

实验小结

本实验实现了KNN算法来解决红酒的三分类问题。通过对Wine数据集的分析与处理，KNN算法成功地根据13种化学属性判断出酒的种类。结果表明，KNN是一种有效的分类工具，为后续研究提供了有价值的经验和基础。