#?-*-?coding:utf-8?-*-
#?-*-?author：zzZ_CMing
#?-*-?2017/12/23
#?-*-?python3.5

import?numpy?as?np
from?image?import?image2onebit?as?it
import?sys
from?tensorflow.examples.tutorials.mnist?import?input_data
import?math
import?datetime

#KNN算法主體：計算測試樣本與每一個訓(xùn)練樣本的距離
def?get_index（train_datatest_data?i）:
	#1、?np.argmin（np.sqrt（np.sum（np.square（test_data[i]-train_data）axis=1）））
	#2、a數(shù)組存入：測試樣本與每一個訓(xùn)練樣本的距離
	all_dist?=?np.sqrt（np.sum（np.square（test_data[i]-train_data）axis=1））.tolist（）
	return?all_dist

#KNN算法主體：計算查找最近的K個訓(xùn)練集所對應(yīng)的預(yù)測值
def?get_number（all_dist）:
	all_number?=?[]
	min_index?=?0
	#print（‘距離列表：‘?all_dist）
	for?k?in?range（Nearest_Neighbor_number）:
		#?最小索引值?=?最小距離的下標(biāo)編號
		min_index?=?np.argmin（all_dist）
		#依據(jù)最小索引值（最小距離的下標(biāo)編號），映射查找到預(yù)測值
		ss?=?np.argmax（（train_label[min_index]））.tolist（）
		print（‘第‘k+1‘次預(yù)測值:‘ss）
		#將預(yù)測值改為字符串形式存入新元組bb中
		all_number?=?all_number?+?list（str（ss））
		#在距離數(shù)組中，將最小的距離值刪去
		min_number?=?min（all_dist）
		xx?=?all_dist.index（min_number）
		del?all_dist[xx]
	print（‘預(yù)測值總體結(jié)果：‘a(chǎn)ll_number）
	return?all_number

#KNN算法主體：在K個預(yù)測值中，求眾數(shù)，找到分屬最多的那一類，輸出
def?get_min_number（all_number）:
	c?=?[]
	#將string轉(zhuǎn)化為int，傳入新列表c
	for?i?in?range（len（all_number））:
		c.append（int（all_number[i]））
	#求眾數(shù)
	new_number?=?np.array（c）
	counts?=?np.bincount（new_number）
	return?np.argmax（counts）


t1?=?datetime.datetime.now（）??????#計時開始
print（‘說明：訓(xùn)練集數(shù)目取值范圍在[060000]K取值最好<10\n‘?）
train_sum?=?int（input（‘輸入訓(xùn)練集數(shù)目：‘））
Nearest_Neighbor_number?=?int（input（‘選取最鄰近的K個值，K=‘））

#依照文件名查找，讀取訓(xùn)練與測試用的圖片數(shù)據(jù)集
mnist?=?input_data.read_data_sets（“./MNIST_data“?one_hot=True）
#取出訓(xùn)練集數(shù)據(jù)、訓(xùn)練集標(biāo)簽
train_data?train_label?=?mnist.train.next_batch（train_sum）

#調(diào)用自創(chuàng)模塊內(nèi)函數(shù)read_image（）：依照路徑傳入圖片處理，將圖片信息轉(zhuǎn)換成numpy.array類型
x1_tmp?=?it.read_image（“png/nnnn.png“）
test_data?=?it.imageToArray（x1_tmp）
test_data?=?np.array（test_data）
#print（‘test_data‘test_data）
#調(diào)用自創(chuàng)模塊內(nèi)函數(shù)show_ndarray（）：用字符矩陣打印圖片
it.show_ndarray（test_data）

#KNN算法主體
all_dist?=?get_index（train_datatest_data0）
all_number?=?get_number（all_dist）
min_number?=?get_min_number（all_number?）
print（‘最后的預(yù)測值為：‘min_number）

t2=datetime.datetime.now（）
print（‘耗?時?=?‘t2-t1）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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