C语言与机器学习：K-近邻算法实现
使用C语言实现简单的机器学习算法，如K-近邻（KNN），并应用于分类问题。
K-近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法是一种基本的分类和回归方法。在这里，我将展示如何使用C语言实现一个简单的KNN分类器。由于C语言本身不直接支持高级数据结构（如矩阵库、向量操作等），我们将手动实现一些基础功能。
首先，我们需要定义数据点和距离计算函数，然后实现KNN算法的核心逻辑。以下是一个简单的KNN分类器的C语言实现，用于处理二维数据点的分类问题。
1. 定义数据点和距离函数
首先，我们定义数据点和计算两点之间欧氏距离的函数。
#include <stdio.h> |
#include <stdlib.h> |
#include <float.h> // For DBL_MAX |
|
// 定义数据点结构体 |
typedef struct { |
double x; |
double y; |
int class; // 假设类别为整数 |
} Point; |
|
// 计算两点之间的欧氏距离 |
double euclideanDistance(Point p1, Point p2) { |
return sqrt(pow(p1.x - p2.x, 2) + pow(p1.y - p2.y, 2)); |
} |
2. 实现KNN算法
接下来，实现KNN算法的核心部分。我们需要一个函数来找到距离给定查询点最近的K个点，并返回这些点中最常见的类别。
// 找出距离query最近的k个点，并统计各个类别的频率 |
int classify(Point* dataset, int datasetSize, Point query, int k) { |
// 初始化距离数组和类别计数数组 |
double* distances = (double*)malloc(datasetSize * sizeof(double)); |
int* classVotes = (int*)calloc(dataset[0].class + 1, sizeof(int)); // 假设类别从0开始 |
|
// 计算距离 |
for (int i = 0; i < datasetSize; i++) { |
distances[i] = euclideanDistance(dataset[i], query); |
} |
|
// 对距离数组进行排序，并统计每个类别的票数 |
for (int i = 0; i < k; i++) { |
// 找到最近的k个点之一 |
double minDist = DBL_MAX; |
int minIndex = -1; |
for (int j = 0; j < datasetSize; j++) { |
if (distances[j] <= minDist) { |
minDist = distances[j]; |
minIndex = j; |
} |
} |
|
// 增加对应类别的票数 |
classVotes[dataset[minIndex].class]++; |
|
// 将已处理的距离设为最大，避免重复选择 |
distances[minIndex] = DBL_MAX; |
} |
|
// 找出票数最多的类别 |
int maxVotes = 0; |
int predictedClass = 0; |
for (int i = 0; i < dataset[0].class + 1; i++) { |
if (classVotes[i] > maxVotes) { |
maxVotes = classVotes[i]; |
predictedClass = i; |
} |
} |
|
// 清理 |
free(distances); |
free(classVotes); |
|
return predictedClass; |
} |
3. 主函数和测试
最后，我们可以编写一个主函数来测试KNN算法。
int main() { |
Point dataset[] = {{1, 2, 0}, {2, 3, 0}, {3, 1, 0}, {6, 5, 1}, {7, 7, 1}, {8, 6, 1}}; |
int datasetSize = sizeof(dataset) / sizeof(dataset[0]); |
Point query = {5, 4}; |
int k = 3; |
|
int predictedClass = classify(dataset, datasetSize, query, k); |
printf("The predicted class for the query point (%f, %f) is: %d\n", query.x, query.y, predictedClass); |
|
return 0; |
} |
这个C语言程序实现了KNN算法的基本框架，并可以处理简单的二维数据点分类问题。注意，这个实现是为了教学目的而简化的，并没有考虑优化和错误处理等问题。在实际应用中，你可能需要更复杂的数据结构和算法优化。
C 语言与机器学习：深入K-近邻算法实现与优化（扩展）
在机器学习的广阔领域中，K-近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法以其简单直观的特点，成为入门级算法之一。尽管C语言不直接支持高级数据结构，但通过精细的编程技巧，我们不仅可以实现KNN算法，还能对其进行优化，以提高效率和处理大规模数据集的能力。以下将详细展示如何使用C语言实现KNN算法，并探讨几种优化策略。
1. 数据结构与基础函数
首先，定义数据点和距离计算函数是基础。除了基本的二维数据点结构体和欧氏距离函数外，我们还可以考虑引入更复杂的数据结构以支持高维数据或优化内存使用。
#include <stdio.h> |
#include <stdlib.h> |
#include <math.h> |
#include <float.h> // For DBL_MAX |
|
typedef struct { |
double* features; // 动态数组存储特征，支持多维 |
int numFeatures; // 特征数量 |
int class; // 类别标签 |
} Point; |
|
// 初始化点 |
Point createPoint(int numFeatures, double* features, int class) { |
Point p; |
p.features = (double*)malloc(numFeatures * sizeof(double)); |
memcpy(p.features, features, numFeatures * sizeof(double)); |
p.numFeatures = numFeatures; |
p.class = class; |
return p; |
} |
|
// 释放点内存 |
void freePoint(Point* p) { |
free(p->features); |
} |
|
// 计算两点之间的欧氏距离 |
double euclideanDistance(Point p1, Point p2) { |
double sum = 0.0; |
for (int i = 0; i < p1.numFeatures; i++) { |
sum += pow(p1.features[i] - p2.features[i], 2); |
} |
return sqrt(sum); |
} |
2. KNN算法实现
实现KNN算法时，核心在于找到距离查询点最近的K个点，并统计这些点中各个类别的频率。为了提高效率，我们可以使用优先队列（如最小堆）来维护距离最小的K个点，避免每次都要对全部点进行排序。
#include <stdlib.h> |
|
// 优先队列节点，用于存储点索引和距离 |
typedef struct { |
double distance; |
int index; |
} PriorityQueueNode; |
|
// 优先队列操作（这里省略具体实现，如插入、删除最小元素等） |
|
// KNN分类函数 |
int classify(Point* dataset, int datasetSize, Point query, int k) { |
PriorityQueue pq; // 假设pq已正确初始化 |
|
// 将所有点到查询点的距离加入优先队列 |
for (int i = 0; i < datasetSize; i++) { |
double dist = euclideanDistance(dataset[i], query); |
enqueue(&pq, (PriorityQueueNode){dist, i}); |
if (pq.size > k) { |
dequeue(&pq); // 保持队列大小为k |
} |
} |
|
// 统计类别票数 |
int* classVotes = (int*)calloc(dataset[0].class + 1, sizeof(int)); |
while (!isEmpty(&pq)) { |
PriorityQueueNode node = dequeue(&pq); |
classVotes[dataset[node.index].class]++; |
} |
|
// 找出票数最多的类别 |
int maxVotes = 0; |
int predictedClass = 0; |
for (int i = 0; i <= dataset[0].class; i++) { |
if (classVotes[i] > maxVotes) { |
maxVotes = classVotes[i]; |
predictedClass = i; |
} |
} |
|
free(classVotes); |
// 假设pq有清理函数 |
clearPriorityQueue(&pq); |
return predictedClass; |
} |
3. 优化策略
KD树：对于大规模数据集，KD树（K-dimensional tree）是一种有效的数据结构，可以加速KNN搜索过程。KD树通过递归地在数据集的每个维度上划分数据点，构建一个平衡的二叉树，从而快速找到最近邻。
近似算法：如LSH（局部敏感哈希）或球树（Ball Tree），这些算法通过牺牲一定的精度来换取更快的查询速度，适用于对实时性要求较高的场景。
并行化：利用多核CPU或GPU进行并行计算，可以
