机器学习算法(KNN)

KNN简介

KNN(k-NearestNeighbor)算法的思想总结一下：就是在数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类，其算法的描述为：

1.计算测试数据与各个训练数据之间的距离,选用欧式距离，计算每个点到数据集（训练集）的所有距离，

distance=((x1-x2)**2+(y1-y2)**2)**0.5

2.按照距离的递增关系进行排序，使用argsort（distances.argsort()）函数，返回数据集从小到大排列的数据下表，
3.选取距离最小的K个点,与输入k值有关，使用for函数遍历k
4.确定前K个点所在类别的出现频率，class_count[label]=class_count.get(label,0)+1

5.返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类，sorted_class=sorted(class_count.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True),sorted_class[0][0]。

代码如下：我们把收入工资和年龄作为数据集，进行判别某个年龄和对应收入，有没有资格谈恋爱！

 #!/usr/bin/python
 # -*- coding:<utf-8> -
 
 import numpy as np
 import operator
 
 def createDateset():
     group=np.array([[5000,25],[2200,32],[7000,32],[26000,29],[20000,35]])
     labels=('没有资格谈恋爱','有资格谈恋爱','没有资格谈恋爱','有资格谈恋爱','有资格谈恋爱')
     return group,labels
 
 def classfy(input,dataSet,labels,k):
 
     datasize=dataSet.shape[0] #计算数组集的行数，numpy中shape[0]返回数组的行数，shape[1]返回列数
     diffdata=np.tile(input,(datasize,1))-dataSet#np.tile(input,(datasize,1))，对测试数据进行横向复制，使其拥有与其数据集一样的维度
     squrdata=diffdata**2#计算相减后的平方，欧式距离，distance=((x1-x2)**2+(y1-y2)**2)**0.5
     sum_squr_data=squrdata.sum(axis=1)
     distances=sum_squr_data**0#.欧式距离：distance=((x1-x2)**2+(y1-y2)**2)**0.5
     print('测试的数据距离数据集的距离分别是:',distances)
 
     sorted_distance=distances.argsort()
     print('距离从小到大的下标为:',sorted_distance)
 
     class_count={}
     for i in range (k):
         label=labels[sorted_distance[i]]
         class_count[label]=class_count.get(label,0)+1#a[b]=a.get(b,0)+1,对字典a赋值，当在字典a中找到
         #key为b的键值的时候，取1，找不到的时候取0并加1，即等号坐标为key，右边为value
         print('class_count:',class_count)
     sorted_class=sorted(class_count.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)##key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序
     #key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序
     print('sorted_class:',sorted_class)
     return sorted_class[0][0]
 
 if __name__ == '__main__':
     group,labels=createDateset()
     test=(6000,36)
     test_class=classfy(test,group,labels,5)
     print(test_class)

#运行结果如下：
测试的数据距离数据集的距离分别是: [1 1 1 1 1]
距离从小到大的下标为: [0 1 2 3 4]
class_count: {'没有资格谈恋爱': 1}
class_count: {'没有资格谈恋爱': 1, '有资格谈恋爱': 1}
class_count: {'没有资格谈恋爱': 2, '有资格谈恋爱': 1}
class_count: {'没有资格谈恋爱': 2, '有资格谈恋爱': 2}
class_count: {'没有资格谈恋爱': 2, '有资格谈恋爱': 3}
sorted_class: [('有资格谈恋爱', 3), ('没有资格谈恋爱', 2)]
有资格谈恋爱
 
Process finished with exit code 0

KNN算法的优点：

1.KNN理论简单，容易实现,简单,有效。

2、KNN是一种在线技术，新数据可以直接加入数据集而不必进行重新训练

KNN算法缺点：

1.KNN算法是懒散学习方法（lazy learning,基本上不学习），一些积极学习的算法要快很多。

2.对于样本容量大的数据集计算量比较大。

3.样本不平衡时，预测偏差比较大。如：某一类的样本比较少，而其它类样本比较多。

4.KNN每一次分类都会重新进行一次全局运算。

5.k值大小的选择。