前面文章分别简单介绍了线性回归，逻辑回归，贝叶斯分类，并且用python简单实现。这篇文章介绍更简单的 knn， k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor）。
k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor），是最简单的机器学习分类算法之一，其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类（这k个样本数据和目标数据最为相似）。
原理
kNN算法的核心思想是用距离最近(多种衡量距离的方式)的k个样本数据来代表目标数据的分类。
具体讲，存在训练样本集， 每个样本都包含数据特征和所属分类值。
输入新的数据，将该数据和训练样本集汇中每一个样本比较，找到距离最近的k个，在k个数据中，出现次数做多的那个分类，即可作为新数据的分类。
如上图：
需要判断绿色是什么形状。当k等于3时，属于三角。当k等于5是，属于方形。
因此该方法具有一下特点：
- 监督学习：训练样本集中含有分类信息
- 算法简单， 易于理解实现
- 结果收到k值的影响，k一般不超过20.
- 计算量大，需要计算与样本集中每个样本的距离。
- 训练样本集不平衡导致结果不准确问题
接下来用oython 做个简单实现， 并且尝试用于约会网站配对。
python简单实现
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
|
def classify(inX, dataSet, labels, k):
"""
定义knn算法分类器函数
:param inX: 测试数据
:param dataSet: 训练数据
:param labels: 分类类别
:param k: k值
:return: 所属分类
"""
dataSetSize = dataSet.shape[0] #shape（m, n）m列n个特征
diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
sqDiffMat = diffMat ** 2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
distances = sqDistances ** 0.5 #欧式距离
sortedDistIndicies = distances.argsort() #排序并返回index
classCount = {}
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel, 0) + 1 #default 0
sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda d:d[1], reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]
|
算法的步骤上面有详细的介绍，上面的计算是矩阵运算，下面一个函数是代数运算，做个比较理解。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
def classify_two(inX, dataSet, labels, k):
m, n = dataSet.shape # shape（m, n）m列n个特征
# 计算测试数据到每个点的欧式距离
distances = []
for i in range(m):
sum = 0
for j in range(n):
sum += (inX[j] - dataSet[i][j]) ** 2
distances.append(sum ** 0.5)
sortDist = sorted(distances)
# k 个最近的值所属的类别
classCount = {}
for i in range(k):
voteLabel = labels[ distances.index(sortDist[i])]
classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel, 0) + 1 # 0:map default
sortedClass = sorted(classCount.items(), key=lambda d:d[1], reverse=True)
return sortedClass[0][0]
|
有了上面的分类器，下面进行最简单的实验来预测一下：
|
1
2
3
4
|
def createDataSet():
group = np.array([[1, 1.1], [1, 1], [0, 0], [0, 0.1]])
labels = ['A', 'A', 'B', 'B']
return group, labels
|
上面是一个简单的训练样本集。
|
1
2
3
4
|
if __name__ == '__main__':
dataSet, labels = createDataSet()
r = classify_two([0, 0.2], dataSet, labels, 3)
print(r)
|
执行上述函数：可以看到输出B， [0 ,0.2]应该归入b类。
上面就是一个最简单的kNN分类器，下面有个例子。
kNN用于判断婚恋网站中人的受欢迎程度
训练样本集中部分数据如下：
|
1
2
3
4
5
|
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
|
第一列表示每年获得的飞行常客里程数， 第二列表示玩视频游戏所耗时间百分比， 第三类表示每周消费的冰淇淋公升数。第四列表示分类结果，1， 2， 3 分别是 不喜欢，魅力一般，极具魅力。
将数据转换成numpy。
|
1
2
3
4
5
6
|
# 文本转换成numpy
def file2matrix(filepath="datingSet.csv"):
dataSet = np.loadtxt(filepath)
returnMat = dataSet[:, 0:-1]
classlabelVector = dataSet[:, -1:]
return returnMat, classlabelVector
|
首先对数据有个感知，知道是哪些特征影响分类，进行可视化数据分析。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
# 2， 3列数据进行分析
def show_2_3_fig():
data, cls = file2matrix()
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(data[:, 1], data[: ,2], c=cls)
plt.xlabel("playing game")
plt.ylabel("Icm Cream")
plt.show()
|
如上图可以看到并无明显的分类。
可以看到不同的人根据特征有明显的区分。因此可以使用kNN算法来进行分类和预测。
由于后面要用到距离比较，因此数据之前的影响较大， 比如飞机里程和冰淇淋数目之间的差距太大。因此需要对数据进行归一化处理。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
|
# 数据归一化
def autoNorm(dataSet):
minVal = dataSet.min(0)
maxVal = dataSet.max(0)
ranges = maxVal - minVal
normDataSet = np.zeros(dataSet.shape)
m, n = dataSet.shape # 行， 特征
normDataSet = dataSet - minVal
normDataSet = normDataSet / ranges
return normDataSet, ranges, minVal
|
衡量算法的准确性
knn算法可以用正确率或者错误率来衡量。错误率为0，表示分类很好。
因此可以将训练样本中的10%用于测试，90%用于训练。
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
# 定义测试算法的函数
def datingClassTest(h=0.1):
hoRatio = h
datingDataMat, datingLabels = file2matrix()
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
m, n = normMat.shape
numTestVecs = int(m * hoRatio) #测试数据行数
errorCount = 0 # 错误分类数
# 用前10%的数据做测试
for i in range(numTestVecs):
classifierResult = classify(normMat[i, :], normMat[numTestVecs:m, :], datingLabels[numTestVecs:m], 3)
# print('the classifier came back with: %d,the real answer is: %d' % (int(classifierResult), int(datingLabels[i])))
if classifierResult != datingLabels[i]:
errorCount += 1
print("the total error rate is: %f" % (errorCount / float(numTestVecs)))
|
调整不同的测试比例，对比结果。
使用knn进行预测。
有了训练样本和分类器，对新数据可以进行预测。模拟数据并进行预测如下：
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
|
# 简单进行预测
def classifypersion():
resultList = ["none", 'not at all','in small doses','in large doses']
# 模拟数据
ffmiles = 15360
playing_game = 8.545204
ice_name = 1.340429
datingDataMat, datingLabels = file2matrix()
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
inArr = np.array([ffmiles, playing_game, ice_name])
# 预测数据归一化
inArr = (inArr - minVals) / ranges
classifierResult = classify(inArr, normMat, datingLabels, 3)
print(resultList[int(classifierResult)])
|
可以看到基本的得到所属的分类。
完成代码和数据请参考：
总结
- kNN
- 监督学习
- 数据可视化
- 数据归一化，不影响计算
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://juejin.im/post/5a965f0f6fb9a063592c044b