项目地址：Datamining_project: 数据挖掘实战项目代码

目录

一、背景和挖掘目标

1、问题背景

2、水色分类

3、原始数据

4、挖掘目标

二、分析方法和过程

1、初步分析

2、总体流程

第1步：数据预处理——图像切割

第2步：特征提取

​第3步：构建模型 

第4步：水质评价

第5步：决策树模型对比实验

三、总结和思考

一、背景和挖掘目标

1、问题背景

2、水色分类

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from PIL import Image
import os
 
def PicManage(path,i):
    pic = Image.open(path)
    pic.c_x, pic.c_y = (int(i/2) for i in pic.size)
    box = (pic.c_x-50, pic.c_y-50, pic.c_x+50, pic.c_y+50)
    #从图片中提取中心100*100的子矩形
    region = pic.crop(box)
    
    #切分RGB
    r, g, b = np.split(np.array(region), 3, axis = 2)
    
    #计算一阶矩
    r_m1 = np.mean(r)
    g_m1 = np.mean(g)
    b_m1 = np.mean(b)
    
    #二阶矩
    r_m2 = np.std(r)
    g_m2 = np.std(g)
    b_m2 = np.std(b)
    
    #三阶矩
    r_m3 = np.mean(abs(r - r.mean())**3)**(1/3)
    g_m3 = np.mean(abs(g - g.mean())**3)**(1/3)
    b_m3 = np.mean(abs(b - b.mean())**3)**(1/3)
    
    #将数据标准化，区间在[-1,1]
    typ = np.array([i])
    arr = np.array([r_m1,g_m1,b_m1,r_m2,g_m2,b_m2,r_m3,g_m3,b_m3])
    #df = pd.DataFrame(preprocessing.minmax_scale(arr,feature_range=(-1,1))).T
    df = pd.DataFrame(arr).T
    dn = pd.DataFrame(typ).T
    return df,dn
 
result = []
type_result = []
for i in os.listdir('images'):
    if i.endswith('.jpg'):
        df,dn = PicManage('images/'+i,int(i[0]))
        result.append(df)
        type_result.append(dn)
        
data = pd.concat(result)
typ = pd.concat(type_result)
data = pd.DataFrame(preprocessing.normalize(data,norm='l2'))   
data['type'] = typ.values
data.to_excel('picData.xls',index = False)

#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
 
#datapath = './data/moment.csv'
#data = pd.read_csv(datapath,encoding = 'gbk')
data = data.values
 
#划分训练集和测试集
#cross_validation在sklearn0.20中改为model_selection
from sklearn.model_selection  import train_test_split
train, test, train_target, test_target = train_test_split(data[:,0:],data[:,-1],test_size=0.2)
train_target = train_target.astype(int)
test_target = test_target.astype(int)
 
#构建SVM模型
from sklearn import svm
model = svm.SVC()
model.fit(train*30,train_target)
 
#save model
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(model,'svcmodel.pkl')
 
#read model
model = joblib.load('svcmodel.pkl')
 
#混淆矩阵
from sklearn import metrics
cm_train = metrics.confusion_matrix(train_target, model.predict(train*30))
cm_test = metrics.confusion_matrix(test_target, model.predict(test*30))
 
train_accuracy = metrics.accuracy_score(train_target,model.predict(train*30))
test_accuracy = metrics.accuracy_score(test_target,model.predict(test*30))
 
print("train accuracy: %f"% train_accuracy) #1.000
print("test accuracy: %f"% test_accuracy) #0.9756
 
tr = pd.DataFrame(cm_train,index = range(1,6),columns = range(1,6)).to_excel('train.xls')
te = pd.DataFrame(cm_test,index = range(1,6),columns = range(1,6)).to_excel('test.xls')

第4步：水质评价

取所有测试样本为输入样本，代入已构建好的LM神经网络模型，得到输出结果。

由混淆矩阵，分类准确率为95.12%，说明水质评价模型对于新增的水色图像的分类效果较好，可将模型应用到水质自动评价系统，实现水质评价。（注意，由于用随机函数来打乱数据，因此重复试验所得到的结果可能有所不同。）

 第5步：决策树模型对比实验

import numpy as np
import os, re
from PIL import Image
 
 
def get_ImgNames(path):
    """
    获取图片名称
    :param path: 路径
    :return: 名称列表
    """
    # os.listdir用于返回该路径下所包含的文件或文件夹的名字列表
    filenames = os.listdir(path=path)
    imgnames = []
    for i in filenames:
        # 在返回的文件名字中寻找正则表达式所匹配的所有字符串，如果不存在，返回空列表
        if re.findall('^\d_\d+\.jpg$', i) != []:
            imgnames.append(i)
    return imgnames
 
 
def Var(data=None):
    """
    获取三阶颜色矩
    :param p: 数据
    :return: 返回三阶颜色矩
    """
    x = np.mean((data - data.mean()) ** 3)
    return np.sign(x) * np.abs(x) ** 1 / 3
 
 
def imageCutting_FeatureExtraction(path, imgnames=None):
    """
    图像切割与基于颜色矩进行特征提取
    :param path: 路径
    :param imgnames: 所有图片的名称
    :return: 返回特征提取后的9个分量，以及对应标签
    """
    # 获取图片的数目
    n = len(imgnames)
    data = np.zeros((n, 9))  # 用来存放特征提取后的分量
    label = np.zeros((n))  # 用来存放样本标签
 
    # 对每一张图片进行图像分割，并计算9个分量
    for i in range(n):
        # 打开图像文件
        img = Image.open(path + imgnames[i])
        # 获取图片的尺寸
        M, N = img.size
        # 图像切割提取图样中间部分,img.crop返回图像的矩阵区域，参数为 (left, upper, right, lower)的元祖
        img = img.crop((M / 2 - 50, N / 2 - 50, M / 2 + 50, N / 2 + 50))
        # 将图像分割成3个通道，
        r, g, b = img.split()
        # 转化为数组数据并归一化，获得对应的像素矩阵
        rd = np.array(r, dtype=np.float32) / 255
        gd = np.array(g, dtype=np.float32) / 255
        bd = np.array(b, dtype=np.float32) / 255
 
        # 计算一阶颜色矩
        data[i, 0] = rd.mean()
        data[i, 1] = gd.mean()
        data[i, 2] = bd.mean()
 
        # 计算二阶颜色矩
        data[i, 3] = rd.std()
        data[i, 4] = gd.std()
        data[i, 5] = bd.std()
 
        # 计算三阶颜色矩
        data[i, 6] = Var(rd)
        data[i, 7] = Var(gd)
        data[i, 8] = Var(bd)
 
        # 获取样本标签-每个图片名的第一个数字代表类别
        label[i] = imgnames[i][0]
    return data, label
 
 
if __name__ == '__main__':
    # 获取所有图片的名称
    imgNames = get_ImgNames(path='images')
    # 图像切割与特征提取
    data, label = imageCutting_FeatureExtraction(path='images/', imgnames=imgNames)
    print(data)
    print(label)

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
 
# 划分数据集
# shuffle=True尽可能每一类别都取到或者采用分层抽样
data_tr, data_te, label_tr, label_te = train_test_split(data, label, test_size=0.2, shuffle=True)
model = DecisionTreeClassifier(random_state=1234)
model.fit(data_tr, label_tr)
# 预测
pred_te = model.predict(data_te)
# 混淆矩阵
cm = confusion_matrix(label_te, pred_te)
print('混淆矩阵为\n', cm)
# 准确率
acc = accuracy_score(label_te, pred_te)
print('准确率为\n', acc)

 混淆矩阵和准确率：

三、总结和思考 

• 我国环境质量评价工作是年代后才逐步发展起来的。发展至今，在评价指标体系及评价理论探索等方面均有较大进展。但目前我国环境评价实际工作中，所采用的方法通常是一些比较传统的评价方法，往往是从单个污染因子的角度对其进行简单评价。然而对某区域的环境质量如水质、大气质量等的综合评价一般涉及较多的评价因素，且各因素与区域环境整体质量关系复杂，因而采用单项污染指数评价法无法客观准确地反映各污染因子之间相互作用对环境质量的影响。
• 基于上述原因，要客观评价一个区域的环境质量状况，需要综合考虑各种因素之间以及影响因素与环境质量之间错综复杂的关系，采用传统的方法存在着一定的局限性和不合理性。因此，从学术研究的角度对环境评价的技术方法及其理论进行探讨，寻求能更全面、客观、准确反映环境质量的新的理论方法具有重要的现实意义。

参考：《python数据分析和数据挖掘》