我已经应用了kNN算法来对 handwritten digits 进行分类。这些数字最初是以8*8的向量格式存在，并被拉伸成1*64的向量，每组数据都有一个从0到9的类别代码。
据我所知，我的代码理论上应该是可行的，但这是我第一次尝试使用这个算法。我的问题出现在尝试通过我的算法输入数据集时，我在代码中高亮的行上遇到了错误。训练数据集可以在这里找到，验证集可以在这里找到。我还保留了之前可用的主函数，如果有帮助的话。
ImageMatrix.java
import java.util.*;public class ImageMatrix { private int[] data; private int classCode;public ImageMatrix(int[] data, int classCode) { assert data.length == 64; //maximum array length of 64 this.data = data; this.classCode = classCode;} public String toString() { return "Class Code: " + classCode + " Data :" + Arrays.toString(data) + "\n"; //outputs readable } public int[] getData() { return data; } public int getClassCode() { return classCode; }}ImageMatrixDB.java
import java.util.*;import java.io.*;public class ImageMatrixDB implements Iterable<ImageMatrix> { private List<ImageMatrix> list = new ArrayList<ImageMatrix>(); public ImageMatrixDB load(String f) throws IOException { try ( FileReader fr = new FileReader(f); BufferedReader br = new BufferedReader(fr)) { String line = null; while((line = br.readLine()) != null) { int lastComma = line.lastIndexOf(','); int classCode = Integer.parseInt(line.substring(1 + lastComma)); int[] data = Arrays.stream(line.substring(0, lastComma).split(",")) .mapToInt(Integer::parseInt) .toArray(); ImageMatrix matrix = new ImageMatrix(data, classCode); list.add(matrix); } } return this; } public void printResults(){ //output results for(ImageMatrix matrix: list){ System.out.println(matrix); } } public Iterator<ImageMatrix> iterator() { return this.list.iterator(); } /// kNN implementation /// public static int distance(int[] a, int[] b) { int sum = 0; for(int i = 0; i < a.length; i++) { sum += (a[i] - b[i]) * (a[i] - b[i]); } return (int)Math.sqrt(sum); //Euclidean sqrt of the sum } public static int classify(List<ImageMatrix> trainingSet, int[] curData) { int label = 0, bestDistance = Integer.MAX_VALUE; for(ImageMatrix matrix: trainingSet) { int dist = distance(matrix.getData(), curData); if(dist < bestDistance) { bestDistance = dist; curData = matrix.getData(); } } return label; } public static void main(String[] argv) throws IOException { ImageMatrixDB i = new ImageMatrixDB(); List<ImageMatrix> trainingSet = i.load("cw2DataSet1.csv"); // << ERROR HERE List<ImageMatrix> validationSet = i.load("cw2DataSet2.csv"); //<< ERROR HERE int numCorrect = 0; for(ImageMatrix matrix:validationSet) { if(classify(trainingSet, matrix.getData()) == matrix.getClassCode()) numCorrect++; } System.out.println("Accuracy: " + (double)numCorrect / validationSet.size() * 100 + "%"); } ////////////////////////////////////////// // Previous working dataset Load // /* public static void main(String[] args){ ImageMatrixDB i = new ImageMatrixDB(); try{ i.load("cw2DataSet1.csv"); i.printResults(); } catch(Exception ex){ ex.printStackTrace(); } } */}EDIT///
当前错误信息显示：
Exception in thread "main" java.lang.Error: Unresolved compilation problems: Type mismatch: cannot convert from ImageMatrixDB to List<ImageMatrix> Type mismatch: cannot convert from ImageMatrixDB to List<ImageMatrix> at ImageMatrixDB.main(ImageMatrixDB.java:64)但我在测试时也遇到了其他错误。
回答：
根据您的类设计，您应该这样使用它：
ImageMatrixDB trainingSet = new ImageMatrixDB();ImageMatrixDB validationSet = new ImageMatrixDB();trainingSet.load("cw2DataSet1.csv");validationSet.load("cw2DataSet2.csv");请注意，这里使用了两个ImageMatrixDB实例，而不是一个，这样可以确保训练数据和验证数据被加载到不同的列表中。
顺便提一下，在计算kNN的距离时，您可以使用平方距离来提高效率（sqrt是一个昂贵的操作）。所以return (int)Math.sqrt(sum);不需要进行平方根运算。
