arduino knn - C 编程语言介绍

什么是knn算法？

K最近邻（KNN）是一种基本分类和回归方法，其基本思想是：在特征空间中，将实例之间的距离作为相似性的非负度量，对于给定的未标记实例，在训练集中找到与该实例最邻近的k（k≥1）个实例，则这k个实例中占优势的类别即为该未标记实例的类别。

arduino与knn算法的结合

使用arduino进行knn算法的实现，需要涉及以下技术：

• 采集传感器数据
• 特征提取
• k最近邻算法
• 输出控制

采集传感器数据

在arduino中，采集传感器数据通常需要使用模拟输入输出（analog input/output）和数字输入输出（digital input/output）引脚。例如，使用模拟输入引脚A0读取光线传感器的数据：

int sensorPin = A0; // 光线传感器连接到模拟输入引脚A0

int sensorValue = analogRead(sensorPin); // 读取A0引脚的模拟值

特征提取

通常情况下，采集到的传感器数据是原始的模拟量或数字量，需要进行特征提取来获得更有用的信息。例如，如果使用光线传感器采集环境光强度数据，可以通过计算数据的统计特征（如均值、方差、最大值、最小值等）来提取更有用的信息：

int sensorValue[10]; // 存储10个样本的光线传感器数据

float meanValue = 0.0; // 平均值
float varianceValue = 0.0; // 方差
int maxValue = 0; // 最大值
int minValue = 1023; // 最小值

for (int i = 0; i < 10; i++) {
  sensorValue[i] = analogRead(sensorPin); // 读取A0引脚的模拟值
  meanValue += sensorValue[i]; // 计算数据的总和
  if (sensorValue[i] > maxValue) {
    maxValue = sensorValue[i]; // 更新最大值
  }
  if (sensorValue[i] < minValue) {
    minValue = sensorValue[i]; // 更新最小值
  }
}

meanValue /= 10; // 计算平均值

for (int i = 0; i < 10; i++) {
  varianceValue += pow(sensorValue[i] - meanValue, 2); // 计算数据的方差
}

varianceValue /= 10; // 计算方差

k最近邻算法

k最近邻算法是基于距离度量的分类方法，需要使用一定的距离度量方法。常用的距离度量方法有欧几里得距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离等。

例如，使用欧几里得距离计算两个样本之间的距离：

int sample1[3] = {1, 2, 3}; // 样本1
int sample2[3] = {3, 2, 1}; // 样本2

float distance = 0.0; // 距离

for (int i = 0; i < 3; i++) {
  distance += pow(sample1[i] - sample2[i], 2); // 计算欧几里得距离的平方
}

distance = sqrt(distance); // 计算欧几里得距离

对于特征提取后的数据，可以使用k最近邻算法对其进行分类。例如，在arduino中实现k最近邻算法：

int samples[10][4]; // 存储10个样本的特征数据和类别
// 第1列为第1个特征，第2列为第2个特征，第3列为第3个特征，第4列为类别

int testSample[3]; // 未知样本的特征数据
// 第1个特征、第2个特征、第3个特征

int k = 3; // k值

int classCount[10]; // 存储每个类别的出现次数

for (int i = 0; i < 10; i++) {
  float distance = 0.0; // 距离
  for (int j = 0; j < 3; j++) {
    distance += pow(samples[i][j] - testSample[j], 2); // 计算欧几里得距离的平方
  }
  distance = sqrt(distance); // 计算欧几里得距离
  samples[i][3] = distance; // 第4列存储距离
}

for (int i = 0; i < k; i++) {
  int minIndex = i;
  for (int j = i + 1; j < 10; j++) {
    if (samples[j][3] < samples[minIndex][3]) {
      minIndex = j;
    }
  }
  int tempClass = samples[i][3];
  samples[i][3] = samples[minIndex][3];
  samples[minIndex][3] = tempDistance;
}

for (int i = 0; i < k; i++) {
  int tempClass = samples[i][3];
  classCount[tempClass]++;
}

int maxCount = 0;
int maxIndex = 0;

for (int i = 0; i < 10; i++) {
  if (classCount[i] > maxCount) {
    maxCount = classCount[i];
    maxIndex = i;
  }
}

int predictClass = maxIndex; // 预测的类别

输出控制

在arduino中，可以使用数字输出引脚来控制输出电平，例如，当预测的类别为1时，数字输出引脚D2输出高电平：

int predictClass = 1; // 预测的类别

if (predictClass == 1) {
  digitalWrite(2, HIGH); // D2引脚输出高电平
} else {
  digitalWrite(2, LOW); // D2引脚输出低电平
}

总结

通过arduino与knn算法的结合，可以实现采集传感器数据、特征提取、k最近邻算法和输出控制等功能。这为arduino的应用拓展提供了非常广阔的可能性。