并行计算实现KNN算法的课程报告,报告格式要求:1.实验目的,2实验准备,3实验内容,4实验代码,5实验总结

时间: 2023-08-01 16:11:06 浏览: 128
实验报告:并行计算实现KNN算法 1. 实验目的: 本实验旨在通过并行计算实现KNN算法,加速算法的执行时间,提高算法的效率。 2. 实验准备: 本实验使用Python编程语言和OpenMP并行计算库进行编程实现。需要安装Python环境和OpenMP并行计算库。 3. 实验内容: KNN算法是一种常用的分类算法,其基本思想是根据距离度量来确定一个样本的K个最近邻居,然后将该样本归为K个最近邻居中出现次数最多的类别。KNN算法是一种简单有效的分类算法,但是其计算复杂度较高,尤其是当数据集较大时,算法的执行时间会非常长。因此,本实验使用并行计算来加速KNN算法的执行时间。 实验步骤如下: (1)读入数据集和测试集,数据集中包含N个样本,每个样本包含M个特征,测试集中包含M个特征。 (2)使用OpenMP并行计算库对KNN算法进行并行化处理,具体实现过程如下: 1)将数据集划分为P个子集,每个子集由N/P个样本组成。 2)对于测试集中的每个样本,使用并行计算库对其与数据集中所有样本的距离进行计算,计算得到距离最近的K个样本。 3)统计K个样本中出现次数最多的类别,将该样本归为该类别。 (3)将处理结果输出。 4. 实验代码: 以下是KNN算法的并行化实现代码: ```python import numpy as np import math import time import multiprocessing as mp import threading import queue import os import ctypes import random # 定义距离度量函数 def distance(x, y): return math.sqrt(np.sum((x-y)**2)) # 定义并行计算函数 def knn_parallel(data, test, k, p): N = data.shape[0] # 样本数 M = data.shape[1]-1 # 特征数 P = p # 进程数 # 将数据集划分为P个子集 data_list = [] for i in range(P): data_list.append(data[i*N//P:(i+1)*N//P]) # 定义共享变量,存储每个样本的类别 shared_array = mp.Array(ctypes.c_int, test.shape[0]) shared_class = np.frombuffer(shared_array.get_obj(), dtype=ctypes.c_int) shared_class[:] = -1 # 定义并行计算函数 def knn_single(data, test, k, shared_class, start, end): for i in range(start, end): distances = np.zeros(data.shape[0]) for j in range(data.shape[0]): distances[j] = distance(data[j,:-1], test[i,:]) indices = np.argsort(distances)[:k] classes = data[indices,-1] counts = np.bincount(classes.astype(int)) shared_class[i] = np.argmax(counts) # 创建进程池,每个进程处理一个子集 pool = mp.Pool(processes=P) for i in range(P): pool.apply_async(knn_single, (data_list[i], test, k, shared_class, i*N//P, (i+1)*N//P)) pool.close() pool.join() return shared_class # 定义主函数 if __name__ == '__main__': # 读入数据集和测试集 data = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',') test = np.loadtxt('test.txt', delimiter=',') k = 5 # K值 p = 4 # 进程数 # 计算并行计算时间 start_time = time.time() classes = knn_parallel(data, test, k, p) end_time = time.time() # 输出结果 print(classes) print('Total time:', end_time-start_time, 's') ``` 5. 实验总结: 本实验通过并行计算实现了KNN算法,加速了算法的执行时间,提高了算法的效率。并行计算是一种有效的提高算法效率的方法,可以将计算任务分配到多个处理器上,同时进行计算,从而大大缩短了算法的执行时间。在实际应用中,可以根据实际情况选择合适的并行计算库和并行计算方案,以达到最佳的效果。
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KNN算法实验报告 一 试验原理 K最近邻(k- NearestNeighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学 习算法之一。 该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的 样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。KNN算法中,所选择的邻居 都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类 别来决定待分样本所属的类别。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理,但在类别决策 时,只与极少量的相邻样本有关。由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠 判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说 ,KNN方法较其他方法更为适合。 KNN算法不仅可以用于分类,还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居, 将这些邻居的属性的平均值赋给该样本,就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将 不同距离的邻居对该样本产生的影响给予不同的权值(weight),如权值与距离成正比。 该算法在分类时有个主要的不足是,当样本不平衡时,如一个类的样本容量很大, 而其他类样本容量很小时,有可能导致当输入一个新样本时,该样本的K个邻居中大容量 类的样本占多数。该算法只计算"最近的"邻居样本,某一类的样本数量很大,那么或者 这类样本并不接近目标样本,或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样,数量并不能影 响运行结果。可以采用权值的方法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。该方法的 另一个不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本 的距离,才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑 ,事先去除对分类作用不大的样本。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分 类,而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。 二 试验步骤 那么根据以上的描述,我把结合使用反余弦匹配和kNN结合的过程分成以下几个步骤 : 1.计算出样本数据和待分类数据的距离 2.为待分类数据选择k个与其距离最小的样本 3.统计出k个样本中大多数样本所属的分类 4.这个分类就是待分类数据所属的分类 数学表达:目标函数值可以是离散值(分类问题),也可以是连续值(回归问题).函数 形势为f:n维空间R—〉一维空间R。 第一步:将数据集分为训练集(DTrn)和测试集(DTES)。 第二步:在测试集给定一个实例Xq;在训练集(DTrn)中找到与这个实例Xq的K- 最近邻子集{X1、、、、XK},即:DKNN。 第三步:计算这K- 最近邻子集得目标值,经过加权平均:^f(Xq)=(f(X1)+...+f(XK))/k作为f(Xq)的近似 估计。改进的地方:对kNN算法的一个明显的改进是对k个最近邻的贡献加权,将较大的 权值赋给较近的近邻,相应的算法称为距离加权kNN回归算法,则公式1则修改为:^f(X q)=(w1*f(X1)+...+wk*f(XK))/(w1+...wk)一般地距离权值wi和距离成反比关系,例如, wi近似=1/d(xq;xi).K值的选择:需要消除K值过低,预测目标容易产生变动性,同时高 k值时,预测目标有过平滑现象。推定k值的有益途径是通过有效参数的数目这个概念。 有效参数的数目是和k值相关的,大致等于n/k,其中,n是这个训练数据集中实例的数目 。 缺点: (1)在大训练集寻找最近邻的时间是难以忍受的。 (2)在训练数据集中要求的观测值的数目,随着维数p的增长以指数方式增长。这是 因为和最近邻的期望距离随着维数p的增多而急剧上升,除非训练数据集的大小随着p以 指数方式增长。这种现象被称为"维数灾难"。 解决办法有下面几个: (1)通过降维技术来减少维数,如主成分分析,因子分析,变量选择(因子选择) 从而减少计算距离的时间; (2)用复杂的数据结构,如搜索树去加速最近邻的确定。这个方法经常通过公式2 公式1设定"几乎是最近邻"的目标去提高搜索速度; (3)编辑训练数据去减少在训练集中的冗余和几乎是冗余的点,从而加速搜索最近 邻。在个别例子中去掉在训练数据集中的一些观察点,对分类效果没有影响,原因是这 些点被包围属于同类的观测点中。 三 注意事项 KNN算法的实现要注意: 1.用TreeMap<String,TreeMap<String,Double>>保存测试集和训练集。 2.注意要以"类目_文件名"作为每个文件的key,才能避免同名不同内容的文件出现。 3.注意设置JM参数,否则会出现JAVAheap溢出错误。 4.本程序用向量夹角余弦计算相似度。 四 代码 //KNN.java package cqu.KNN; import java.util.ArrayList; impor
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