机器学习：K-近邻算法（KNN）
一、KNN算法概述
KNN作为一种有监督分类算法，是最简单的机器学习算法之一，顾名思义，其算法主体思想就是根据距离相近的邻居类别，来判定自己的所属类别。算法的前提是需要有一个已被标记类别的训练数据集，具体的计算步骤分为一下三步：
1、计算测试对象与训练集中所有对象的距离，可以是欧式距离、余弦距离等，比较常用的是较为简单的欧式距离；
2、找出上步计算的距离中最近的K个对象，作为测试对象的邻居；
3、找出K个对象中出现频率最高的对象，其所属的类别就是该测试对象所属的类别。
二、算法优缺点
1、优点
思想简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练；
适合对稀有事物进行分类；
特别适合于多分类问题。
2、缺点
懒惰算法，进行分类时计算量大，要扫描全部训练样本计算距离，内存开销大，评分慢；
当样本不平衡时，如其中一个类别的样本较大，可能会导致对新样本计算近邻时，大容量样本占大多数，影响分类效果；
可解释性较差，无法给出决策树那样的规则。
三、注意问题
1、K值的设定
K值设置过小会降低分类精度；若设置过大，且测试样本属于训练集中包含数据较少的类，则会增加噪声，降低分类效果。
通常，K值的设定采用交叉检验的方式（以K=1为基准）
经验规则：K一般低于训练样本数的平方根。
2、优化问题
压缩训练样本；
确定最终的类别时，不是简单的采用投票法，而是进行加权投票，距离越近权重越高。
四、python中scikit-learn对KNN算法的应用
#KNN调用 import numpy as np from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() iris_X = iris.data iris_y = iris.target np.unique(iris_y) # Split iris data in train and test data # A random permutation, to split the data randomly np.random.seed(0) # permutation随机生成一个范围内的序列 indices = np.random.permutation(len(iris_X)) # 通过随机序列将数据随机进行测试集和训练集的划分 iris_X_train = iris_X[indices[:-10]] iris_y_train = iris_y[indices[:-10]] iris_X_test = iris_X[indices[-10:]] iris_y_test = iris_y[indices[-10:]] # Create and fit a nearest-neighbor classifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(iris_X_train, iris_y_train) KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=5, p=2, weights='uniform')
knn.predict(iris_X_test) print iris_y_test
n_neighbors : int, optional (default = 5)：K的取值，默认的邻居数量是5；
weights：确定近邻的权重，“uniform”权重一样，“distance”指权重为距离的倒数，默认情况下是权重相等。也可以自己定义函数确定权重的方式；
algorithm : {'auto', 'ball_tree', 'kd_tree', 'brute'},optional：计算最近邻的方法，可根据需要自己选择；
leaf_size : int, optional (default = 30)
| Leaf size passed to BallTree or KDTree. This can affect the
| speed of the construction and query, as well as the memory
| required to store the tree. The optimal value depends on the
| nature of the problem.
|
| metric : string or DistanceMetric object (default = 'minkowski')
| the distance metric to use for the tree. The default metric is
| minkowski, and with p=2 is equivalent to the standard Euclidean
| metric. See the documentation of the DistanceMetric class for a
| list of available metrics.
|
| p : integer, optional (default = 2)
| Power parameter for the Minkowski metric. When p = 1, this is
| equivalent to using manhattan_distance (l1), and euclidean_distance
| (l2) for p = 2. For arbitrary p, minkowski_distance (l_p) is used.
|
| metric_params: dict, optional (default = None)
| additional keyword arguments for the metric function.
| Leaf size passed to BallTree or KDTree. This can affect the
| speed of the construction and query, as well as the memory
| required to store the tree. The optimal value depends on the
| nature of the problem.
|
| metric : string or DistanceMetric object (default = 'minkowski')
| the distance metric to use for the tree. The default metric is
| minkowski, and with p=2 is equivalent to the standard Euclidean
| metric. See the documentation of the DistanceMetric class for a
| list of available metrics.
|
| p : integer, optional (default = 2)
| Power parameter for the Minkowski metric. When p = 1, this is
| equivalent to using manhattan_distance (l1), and euclidean_distance
| (l2) for p = 2. For arbitrary p, minkowski_distance (l_p) is used.
|
| metric_params: dict, optional (default = None)
| additional keyword arguments for the metric function.
输出结果：
结果一致。
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一、简介
简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进来分类
特点：
- 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定
- 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高
- 适用数据范围：数值型和标称型
k-近邻算法称为kNN，它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前κ个最相似的数据，这就是k-近邻算法中κ的出处。通常κ是不大于20的整数。最后，选择κ个最相似数据出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
二、示例
电影分类。
样本数据：
| 电影名称 | 打斗镜头 | 接吻镜头 | 电影类型 |
|---|---|---|---|
| California Man | 3 | 104 | 爱情片 |
| He’s Not Really into Dudes | 2 | 100 | 爱情片 |
| Beautiful woman | 1 | 81 | 爱情片 |
| Kevin Longblade | 101 | 10 | 动作片 |
| Robo Slayer 3000 | 99 | 5 | 动作片 |
| Amped II | 98 | 22 | 动作片 |
| ? | 18 | 90 | 未知 |
如果我们计算出已知电影与未知电影的距离：
| 电影名称 | 与未知电影的距离 |
|---|---|
| California Man | 20.5 |
| He’s Not Really into Dudes | 18.7 |
| Beautiful woman | 19.2 |
| Kevin Longblade | 115.3 |
| Robo Slayer 3000 | 117.4 |
| Amped II | 118.9 |
按照距离递增排序，可以找到k个距离最近的电影。假定k=3，则三个最靠近的电影依次是：
- He’s Not Really into Dudes
- Beautiful woman
- California Man
kNN按照距离最近的三部电影的类型，决定未知电影的类型——爱情片。
三、Python操作
1. 使用Python导入数据
from numpy import * import operator def createDataSet(): #用来创建数据集和标签 group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels = ['A','A','B','B'] return group , labels
这里有4组数据，每组数据有两个我们已知的属性或者特征值。向量labels包含了每个数据点的标签信息，labels包含的元素个数等于group矩阵行数。这里将数据点（1,1.1）定义为类A，数据点（0,0.1）定义为类B。为了说明方便，例子中的数值是任意选择的，并没有给出轴标签。 
kNN，带有4个数据点的简单例子。
2. 实施kNN分类算法
代码流程为：
计算已知类别数据集中的每个点依次执行以下操作
- 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离
- 按照距离递增次序排序
- 选择与当前点距离最小的κ个点
- 确定前κ个点所在类别的出现概率
- 返回前κ个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类
classify0函数：
def classify0(inX,dataSet,labels,k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat**2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) distances = sqDistances ** 0.5 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount = {} for i in range(k): voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0)+1 sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True) return sortedClassCount[0][0]
参数说明：
- inX：用于分类的输入向量
- dataSet：输入的训练样本集
- labels：标签向量
- k：用于选择最近邻居的数目
其中标签向量的元素数目和矩阵dataSet的行数相同。程序使用的是欧氏距离公式，计算向量xA与xB之间的距离：
d=(xA0−xB0)2+(xA1−xB1)2−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−−√d=(xA0−xB0)2+(xA1−xB1)2
计算完距离后，对数据按照从小到大排序，确认前k个距离最小元素民在的主要分类。输入k总是正整数；最后，将classCount字典分解为元组列表，然后使用程序第二行导入运算符模块的itemgetter方法，按照第二个元素的次序对元组进行排序，最后返回发生频率最高的元素标签。
运行测试：
group , labels = createDataSet() print(classify0([0,0],group,labels,3))
3. 如何测试分类器
错误率是评估常用方法，完美的错误率为0，最差错误率是1.0。
四、示例：使用kNN改进约会网站的配对效果
1.使用Matplotlib创建散点图
准备一份样本数据。
每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间百分比 每周消费的冰淇淋公升数 40920 8.326976 0.953952 3 14488 7.153469 1.673904 2 26052 1.441871 0.805124 1 75136 13.147394 0.428964 1 38344 1.669788 0.134296 1 ...
代码：
from numpy import * import operator def classify0(inX,dataSet,labels,k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = tile(inX,(dataSetSize,1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat**2 sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1) distances = sqDistances ** 0.5 sortedDistIndicies = distances.argsort() classCount = {} for i in range(k): voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]] classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0)+1 sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=operator.itemgetter(1),reverse=True) return sortedClassCount[0][0] def file2matrix(filename): fr = open(filename) arrayOfLines = fr.readlines() numberOfLines = len(arrayOfLines) returnMat = zeros((numberOfLines,3)) classLabelVector = [] index = 0 for line in arrayOfLines: line = line.strip() listFromLine = line.split(' ') returnMat[index,:] = listFromLine[0:3] classLabelVector.append(int(listFromLine[-1])) index += 1 datingDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt') import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2]) plt.show()
获得的散点图示例：
样本数据可以在网上通过搜索”datingTestSet2.txt”获得。这里散点图使用datingDataMat矩阵的第二、第三列数据，分别表示特征值“玩视频游戏所耗时间百分比”和“每周所消费的冰淇淋公升数”。
由于没有使用样本分类的特征值，在图上很难看出任何有用的数据模式信息。一般来说，可以采用色彩或其他的记号来标记不同样本分类，以便更好地理解数据信息。进行这样的修改：
ax.scatter(datingDataMat[:,1],datingDataMat[:,2] ,15.0*array(datingLabels),15.0*array(datingLabels))
利用变量datingLabels存储的类标签属性，在散点图上绘制了色彩不等、尺寸不同的点。
2.准备数据：归一化数值
归一化数值将不同取值范围的特征值进行数值归一化，如将取值范围处理为0到1或者-1到1之间。通过下面公式可以将取值范围特征值转化为0到1区间内的值：
newValue=(oldValue−min)/(max−min)
其中min和max分别是数据集中的最小特征值和最大特征值。虽然改变数值取值范围增加了分类器的复杂度，但为了得到准确结果，我们必须这样做。下面autoNorm()函数实现归一化:
def autoNorm(dataSet): minVals = dataSet.min(0) maxVals = dataSet.max(0) ranges = maxVals -minVals nromDataSet = zeros(shape(dataSet)) m = dataSet.shape[0] normDataSet = dataSet - tile(minVals,(m,1)) normDataSet = normDataSet/tile(ranges,(m,1)) return normDataSet , ranges , minVals normMat , ranges , minVals = autoNorm(datingDataMat)
3.测试算法
通常我们使用已有数据的90%作为训练样本来训练分类器，而使用10%的数据去测试分类器，检测分类器的正确率。创建一个测试函数：
def datingClassTest(): hoRatio = 0.10 datingDataMat , datingLabels = file2matrix('datingTestSet.txt') normMat,ranges,minVals = autoNorm(datingDataMat) m = normMat.shape[0] numTestVecs = int(m*hoRatio) errorCount = 0.0 for i in range(numTestVecs): classifierResult = classify0(normMat[i,:],normMat[numTestVecs:m,:], datingLabels[numTestVecs:m],3) print ("the classifier came back with : %d,the real answer is :%d" %(classifierResult,datingLabels[i])) if(classifierResult != datingLabels[i]):errorCount += 1.0 print ("the total error rate is :%f" % (errorCount / float(numTestVecs)))
使用
normMat , ranges , minVals = autoNorm(datingDataMat)
datingClassTest()
4.补全程序，实现完整功能
def classifyPerson(): resultList = ['not at all','in small doses','in large doses'] percentTats = float(input("percetage of time spent playing video games?")) ffMiles = float(input("frequent flier miles earned per year?")) iceCream = float(input("listers of ice cream consumed per year?")) datinDataMat,datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt') normMat,ranges ,minVals=autoNorm(datingDataMat) inArr = array([ffMiles,percentTats,iceCream]) classifierResult = classify0((inArr-minVals)/ranges,normMat,datingLabels,3) print ("You will probably like this person:",resultList[classifierResult - 1]) classifyPerson()
运行结果示例：
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一.基本思想
K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。如下面的图： 
通俗一点来说，就是找最“邻近”的伙伴，通过这些伙伴的类别来看自己的类别。比如以性格和做过的事情为判断特征，和你最邻近的10个人中（这里暂且设k=10），有8个是医生，有2个是强盗。那么你是医生的可能性更加大，就把你划到医生的类别里面去，这就算是K近邻的思想。
K近邻思想是非常非常简单直观的思想。非常符合人类的直觉，易于理解。
至此，K近邻算法的核心思想就这么多了。
K值选择,距离度量,分类决策规则是K近邻法的三个基本要素.
从K近邻的思想可以知道，K近邻算法是离不开对于特征之间“距离”的表征的.
二.实战
这一部分的数据集《机器学习实战》中的KNN约会分析，代码按照自己的风格改了一部分内容。
首先是读取数据部分(data.py)：
import numpy as np def creatData(filename): #打开文件,并且读入整个文件到一个字符串里面 file=open(filename) lines=file.readlines() sizeOfRecord=len(lines) #开始初始化数据集矩阵和标签 group=np.zeros((sizeOfRecord,3)) labels=[] row=0 #这里从文件读取存到二维数组的手法记住 for line in lines: line=line.strip() tempList=line.split(' ') group[row,:]=tempList[:3] labels.append(tempList[-1]) row+=1 return group,labels
然后是KNN算法的模块：KNN.py
import numpy as np #分类函数(核心) def classify(testdata,dataset,labels,k): dataSize=dataset.shape[0] testdata=np.tile(testdata,(dataSize,1)) #计算距离并且按照返回排序后的下标值列表 distance=(((testdata-dataset)**2).sum(axis=1))**0.5 index=distance.argsort() classCount={} for i in range(k): label=labels[index[i]] classCount[label]=classCount.get(label,0)+1 sortedClassCount=sorted(list(classCount.items()), key=lambda d:d[1],reverse=True) return sortedClassCount[0][0] #归一化函数(传入的都是处理好的只带数据的矩阵) def norm(dataset): #sum/min/max函数传入0轴表示每列,得到单行M列的数组 minValue=dataset.min(0) maxValue=dataset.max(0) m=dataset.shape[0] return (dataset-np.tile(minValue,(m,1)))/np.tile(maxValue-minValue,(m,1)) #测试函数 def classifyTest(testdataset,dataset,dataset_labels, testdataset_labels,k): sampleAmount=testdataset.shape[0] #归一化测试集合和训练集合 testdataset=norm(testdataset) dataset=norm(dataset) #测试 numOfWrong=0 for i in range(sampleAmount): print("the real kind is:",testdataset_labels[i]) print("the result kind is:", classify(testdataset[i],dataset,dataset_labels,k)) if testdataset_labels[i]==classify(testdataset[i], dataset,dataset_labels,k): print("correct!!") else: print("Wrong!!") numOfWrong+=1 print() print(numOfWrong)
画图模块(drawer.py)：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import data def drawPlot(dataset,labels): fig=plt.figure(1) ax=fig.add_subplot(111,projection='3d') for i in range(dataset.shape[0]): x=dataset[i][0] y=dataset[i][1] z=dataset[i][2] if labels[i]=='largeDoses': ax.scatter(x,y,z,c='b',marker='o') elif labels[i]=='smallDoses': ax.scatter(x,y,z,c='r',marker='s') else: ax.scatter(x,y,z,c='g',marker='^') plt.show()
测试模块（run.py）
import data import KNN import drawer #这里测试数据集和训练数据集都是采用的同一个数据集 dataset,labels=data.creatData("datingTestSet.txt") testdata_set,testdataset_labels=data.creatData("datingTestSet.txt") print(type(dataset[0][0])) #测试分类效果。K取得是10 KNN.classifyTest(testdata_set,dataset,labels,testdataset_labels,10) #画出训练集的分布 drawer.drawPlot(dataset,labels)
结果：
三.优缺点分析
从上面的代码可以看到，K近邻法并不具有显式的学习过程,你必须先把数据集存下来，然后类似于比对的来作比较。K近邻法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并且作为其分类的模型
优点：
多数表决规则等价于经验风险最小化.
精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定
缺点：
K值选择太小,意味着整体模型变得复杂,容易发生过拟合.但是K值要是选择过大的话,容易忽略实例中大量有用的信息,也不可取.一般是先取一个比较小的数值,通常采用交叉验证的方式来选取最优的K值.
计算复杂度高,空间复杂度高
本文摘自：https://blog.csdn.net/xundh/article/details/73611249
https://blog.csdn.net/helloworld6746/article/details/50817427