本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习算法：补一个k-近邻算法的测试，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

之前写k-近邻算法的时候，没附上测试数据，这回找了一个，测试一下算法的效果。数据来源于//archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data，关于乳腺癌的样本，属性描述见breast-cancer-wisconsin.names。样本的大致形式如下：1000025,5,1,1,1,2,1,3,1,1,2第1个属性是编号，我们不关心，最后一个属性是结果，2表示benign（良性），4表示malignant（恶性）。其余9个属性是样本特征。注意里面有缺失数据（用？表示，共计16行，占2.3%），计算时要先做数据清洗，这里简单填充成0即可。用k-近邻算法来测试一下：public void TestNearestNeighbour()

{
    var trainingSet = new List<DataVector>();
    var testSet = new List<DataVector>();
    
    //读取数据
    var file = new StreamReader("breast-cancer-wisconsin.txt", Encoding.Default);
    for(int i = 0;i < 699;++i)
    {
        string line = file.ReadLine();
        var parts = line.Split(‘,‘);
        
        var p = new DataVector(9);
        for(int j = 0;j < p.Dimension;++j)
        {
            if(parts[j + 1] == "?")
                parts[j + 1] = "0";
            p.Data[j] = Convert.ToDouble(parts[j + 1]);
        }
        p.Label = Convert.ToInt32(parts[10]) == 2 ? "benign" : "malignant";
        
        //用600个样本做训练，剩下99个做测试
        if(i < 600)
            trainingSet.Add(p);
        else
            testSet.Add(p);
    }
    file.Close();
    
    //检验
    var nn = new NearestNeighbour();
    nn.Train(trainingSet);
    int error = 0;
    foreach(var p in testSet)
    {
        var label = nn.Classify(p);
        if(label != p.Label)
            ++error;
    }
    
    Console.WriteLine("Error = {0}/{1}, {2}%", error, testSet.Count, (error * 100.0 / testSet.Count));
}

运行结果是99个测试样本猜错2个，错误率2.02%，效果不错。

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