一、KNN算法概述

  • KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。

二、KNN算法介绍

  • KNN的全称是K Nearest Neighbors，意思是K个最近的邻居，从这个名字我们就能看出一些KNN算法的蛛丝马迹了。K个最近邻居，毫无疑问，K的取值肯定是至关重要的。那么最近的邻居又是怎么回事呢？其实啊，KNN的原理就是当预测一个新的值x的时候，根据它距离最近的K个点是什么类别来判断x属于哪个类别。

numpy 最近邻 resize knn最近邻算法例题_距离计算

  • 上图中绿色的点就是我们要预测的那个点，假设K=3。那么KNN算法就会找到与它距离最近的三个点（这里用圆圈把它圈起来了），看看哪种类别多一些，比如这个例子中是蓝色三角形多一些，新来的绿色点就归类到蓝三角了。

numpy 最近邻 resize knn最近邻算法例题_交叉验证_02

  • 但是，当K=5的时候，判定就变成不一样了。这次变成红圆多一些，所以新来的绿点被归类成红圆。从这个例子中，我们就能看得出K的取值是很重要的。明白了大概原理后，我们就来说一说细节的东西吧，主要有两个，K值的选取和点距离的计算

三、距离计算

  • 要度量空间中点距离的话，有好几种度量方式，比如常见的曼哈顿距离计算，欧式距离计算等等。不过通常KNN算法中使用的是欧式距离，这里只是简单说一下，拿二维平面为例，二维空间两个点的欧式距离计算公式如下：
  • 其实就是计算（x1,y1）和（x2,y2）的距离。拓展到多维空间，则公式变成这样：

numpy 最近邻 resize knn最近邻算法例题_数据_03

四、K值的选择

  • 通过上面那张图我们知道K的取值比较重要，那么该如何确定K取多少值好呢？答案是通过交叉验证（将样本数据按照一定比例，拆分出训练用的数据和验证用的数据，比如8：2拆分出部分训练数据和验证数据），从选取一个较小的K值开始，不断增加K的值，然后计算验证集合的方差，最终找到一个比较合适的K值。

五、代码案例

5.1、案例介绍

  • 现有十部电影根据电影中kiss和action的数量，判定该电影的类型。取8部电影为训练数据，2部电影为验证数据，最终判定两部电影的类型是否与真实类型相同，k取多少时模型评估的准确性最高。

5.2、数据准备

  • 在本地磁盘中含有一个movie.csv数据文件，内容为：

5.3、代码讲解

import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

if __name__=='__main__':
    #读取本地磁盘中的csv文件的电影信息数据
    df = pd.read_csv('D:/BigDataStudy/Python/data/movie.csv',encoding='gbk')
    #knn算法要求target数据集为数字类型，所以先将目标字符串列转为数字    
    label = LabelEncoder().fit_transform(df['type'])

    #将所有的电影进行82分组，
    #取前8个电影的kiss和action列为特征列作为训练数据
    #取后2个电影的kiss和action列为特征列作为验证数据
    train,test = df.iloc[:8,1:3],df.iloc[8:,1:3]
    #设置前8个电影为训练目标数据，后2个电影为真实值
    train_target, test_real_target = label[:8],label[8:]
    #开启knn模型进行模型训练，假设近邻k=5
    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
    knn.fit(train,train_target)
    #利用留下的两个电影进行测试验证
    pred = knn.predict(test)
    print(pred) #预测值
    print('-----------')
    print(test_real_target) #真实值
    print('-----------')
    print(1-abs(pred-test_real_target).sum()/len(pred)) #精确读
  • 结果：
[0 1]  #预测值
-----------
[0 1]  #真实值
-----------
1.0    #精确读
  • 结论：结果发现我们建立的模型预测的结果和真实值完全相同，准确性100%，说明k值选择很合理，在该案例中，由于外部数据较少，所以对于k的选择较为简单，不需要进行交叉验证。在之后会为大家介绍鸢尾花数据集，进行交叉验证，选择合适的k值，建立评估模型。