手把手教你K最近邻分类器分类CIFAR-10_knn分类cifar10

KNN算法全称为k-Nearest Neighbor Classifier，即k最近邻分类器。它可以看作是Nearest Neighbor Classifier最近邻分类器的加强版，无论是最近邻分类器还是k最近邻分类器，其原理都比较简单，其算法在CIFAR-10图像分类的效果上其正确率远低于人类识别图像的正确率（约94%），但也略高于随即猜测的10%的正确率（CIFAR-10有10个分类，随机猜测的正确率为10%）。

基于最近邻分类器的CIFAR-10的图像分类

CIFAR-10可视化 可参考：https://blog.csdn.net/qq_36552550/article/details/105835108

1.最近邻分类器原理

前面的CIFAR可视化将200副图像保存在了10个文件夹当中，观察ship文件夹中的前两幅图片“8.jpg”以及“62.jpg”，如图1所示。直观上来看，天空和大海都是蓝色的，船则是白色的，位于图像正中间；照此推理，相似的类别的图像，比如船，图像大致是类似的。

图5-3-1 ship文件夹中前两幅图像对比

那么，要判断test_batch中的某一幅图像属于哪一个类别，可以将该图像和data_batch1至data_batch5的图像依次比对，找出最相似的一副图像，这样就认为该图像和最相似图像属于一个类别。

具体实现上，将test_batch中的图像的每一个像素的RGB数值依次减去data_batch1至data_batch5的图像的每一个像素的RGB数值，将相减的数求绝对值，然后将所有的绝对值相加，得出和值，依照这个和值的大小来判断两幅图像的相似度；两幅图像相似程度越高，这个和值应该越低。以此，可以推断test_batch中图像属于哪一个类别。

该过程可以视作求取两向量L1距离的过程。因为每幅图像在CIFAR-10中以行向量进行保存，则可认为两幅图像为两个向量I1、I2，求两向量的L1距离即可得出结果：

（L1距离为求差值的绝对值，而L2距离则是求平方和的开平方；这里使用L1距离的好处就是计算量更小）

 Numpy的广播机制、sum()函数以及argmin()函数

test_batch文件同样是一行代表一副图片，然后将该行依次减去data_batch_1至5的每一行，如果将data_batch_1至5的图像数据全部拼接在一起，相当于是一个1*3072的数组减去一个50000*3072的数组的每一行。这里面就涉及两个编程实现的问题——1.data_batch_1至5的数据拼接；2.一个1*3072的数组减去一个50000*3072的数组的每一行的实现。

首先，看一下数据拼接的问题。将data_batch_1至5文件中字典dictionary类型里面的图像数据和标签读出，读出后为列表list类型，进行计算的时候需要提前将list类型转换成Numpy的array类型，并且维度也要符合50000*3072需要。

接下来看一个简单的程序例子，如程序1所示。

程序1 数据拼接示例

import numpy as np
 
x = []
a = [[1,2],[3,4]]
b = [[5,6],[7,8]]
print(a)
print(b)
x.append(a)
print(x)
x.append(b)
print(x)
 
xb = np.array(x)
print(xb)
print(xb.shape)
 
xa = np.concatenate(x)
print(xa)
print(xa.shape)

首先看第2行至第11行，通过append()函数，列表x依次将列表a和列表b放入自己的列表中；如图2所示。

图2 列表x续接结果示