摘要：本篇文章将分享图像分类原理，并介绍基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例。

本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 二十六.图像分类原理及基于KNN、朴素贝叶斯算法的图像分类案例丨【百变AI秀】》，作者：eastmount 。

一.图像分类

图像分类（Image Classification）是对图像内容进行分类的问题，它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的区域划分为若干个类别，以代替人的视觉判断。图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，广泛使用机器学习和深度学习的方法来处理图像分类问题，其主要任务是给定一堆输入图片，将其指派到一个已知的混合类别中的某个标签。

在下图中，图像分类模型将获取单个图像，并将为4个标签{cat，dog，hat，mug}，分别对应概率{0.6, 0.3, 0.05, 0.05}，其中0.6表示图像标签为猫的概率，其余类比。该图像被表示为一个三维数组。在这个例子中，猫的图像宽度为248像素，高度为400像素，并具有红绿蓝三个颜色通道（通常称为RGB）。因此，图像由248×400×3个数字组成或总共297600个数字，每个数字是一个从0（黑色）到255（白色）的整数。图像分类的任务是将这接近30万个数字变成一个单一的标签，如“猫（cat）”。

那么，如何编写一个图像分类的算法呢？又怎么从众多图像中识别出猫呢？这里所采取的方法和教育小孩看图识物类似，给出很多图像数据，让模型不断去学习每个类的特征。在训练之前，首先需要对训练集的图像进行分类标注，如图所示，包括cat、dog、mug和hat四类。在实际工程中，可能有成千上万类别的物体，每个类别都会有上百万张图像。

图像分类是输入一堆图像的像素值数组，然后给它分配一个分类标签，通过训练学习来建立算法模型，接着使用该模型进行图像分类预测，具体流程如下：

• 输入： 输入包含N个图像的集合，每个图像的标签是K种分类标签中的一种，这个集合称为训练集。
• 学习： 第二步任务是使用训练集来学习每个类的特征，构建训练分类器或者分类模型。
• 评价： 通过分类器来预测新输入图像的分类标签，并以此来评价分类器的质量。通过分类器预测的标签和图像真正的分类标签对比，从而评价分类算法的好坏。如果分类器预测的分类标签和图像真正的分类标签一致，表示预测正确，否则预测错误。

二.常见分类算法

常见的分类算法包括朴素贝叶斯分类器、决策树、K最近邻分类算法、支持向量机、神经网络和基于规则的分类算法等，同时还有用于组合单一类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。

1.朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类（Naive Bayes Classifier）发源于古典数学理论，利用Bayes定理来预测一个未知类别的样本属于各个类别的可能性，选择其中可能性最大的一个类别作为该样本的最终类别。在朴素贝叶斯分类模型中，它将为每一个类别的特征向量建立服从正态分布的函数，给定训练数据，算法将会估计每一个类别的向量均值和方差矩阵，然后根据这些进行预测。

朴素贝叶斯分类模型的正式定义如下：

该算法的特点为：如果没有很多数据，该模型会比很多复杂的模型获得更好的性能，因为复杂的模型用了太多假设，以致产生欠拟合。

2.KNN分类算法

K最近邻分类（K-Nearest Neighbor Classifier）算法是一种基于实例的分类方法，是数据挖掘分类技术中最简单常用的方法之一。该算法的核心思想如下：一个样本x与样本集中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别yLabel，那么该样本x也属于类别yLabel，并具有这个类别样本的特性。

简而言之，一个样本与数据集中的k个最相邻样本中的大多数的类别相同。由其思想可以看出，KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类，而且在决策样本类别时，只参考样本周围k个“邻居”样本的所属类别。因此比较适合处理样本集存在较多重叠的场景，主要用于预测分析、文本分类、降维等处理。

该算法在建立训练集时，就要确定训练数据及其对应的类别标签；然后把待分类的测试数据与训练集数据依次进行特征比较，从训练集中挑选出最相近的k个数据，这k个数据中投票最多的分类，即为新样本的类别。KNN分类算法的流程描述为如下图所示。

该算法的特点为：简单有效，但因为需要存储所有的训练集，占用很大内存，速度相对较慢，使用该方法前通常训练集需要进行降维处理。

3.SVM分类算法

支持向量机（Support Vector Machine）是数学家Vapnik等人根据统计学习理论提出的一种新的学习方法，其基本模型定义为特征空间上间隔最大的线性分类器，其学习策略是间隔最大化，最终转换为一个凸二次规划问题的求解。SVM分类算法基于核函数把特征向量映射到高维空间，建立一个线性判别函数，解最优在某种意义上是两类中距离分割面最近的特征向量和分割面的距离最大化。离分割面最近的特征向量被称为“支持向量”，即其它向量不影响分割面。图像分类中的SVM如下图所示，将图像划分为不同类别。

下面的例子可以让读者对SVM快速建立一个认知。给定训练样本，支持向量机建立一个超平面作为决策曲面，使得正例和反例的隔离边界最大化。决策曲面的构建过程如下所示：

• 在下图中，想象红球和蓝球为球台上的桌球，首先需要找到一条曲线将蓝球和红球分开，于是得到一条黑色的曲线。

• 为了使黑色曲线离任意的蓝球和红球距离最大化，我们需要找到一条最优的曲线，如下图所示。

• 假设这些球不是在球桌上，而是抛在空中，但仍然需要将红球和蓝球分开，这时就需要一个曲面，而且该曲面仍然满足所有任意红球和蓝球的间距最大化，如图16-7所示。离这个曲面最近的红色球和蓝色球就被称为“支持向量（Support Vector）”。

该算法的特点为：当数据集比较小的时候，支持向量机的效果非常好。同时，SVM分类算法较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等问题，维数大于样本数时仍然有效。

4.随机森林分类算法

随机森林（Random Forest）是用随机的方式建立一个森林，在森林里有很多决策树的组成，并且每一棵决策树之间是没有关联的。当有一个新样本出现的时候，通过森林中的每一棵决策树分别进行判断，看看这个样本属于哪一类，然后用投票的方式，决定哪一类被选择的多，并作为最终的分类结果。

随机森林中的每一个决策树“种植”和“生长”主要包括以下四个步骤：

• 假设训练集中的样本个数为N，通过有重置的重复多次抽样获取这N个样本，抽样结果将作为生成决策树的训练集；
• 如果有M个输入变量，每个节点都将随机选择m(m<M)个特定的变量，然后运用这m个变量来确定最佳的分裂点。在决策树的生成过程中，m值是保持不变的；
• 每棵决策树都最大可能地进行生长而不进行剪枝；
• 通过对所有的决策树进行加来预测新的数据（在分类时采用多数投票，在回归时采用平均）。

该算法的特点为：在分类和回归分析中都表现良好；对高维数据的处理能力强，可以处理成千上万的输入变量，也是一个非常不错的降维方法；能够输出特征的重要程度，能有效地处