🍀简介
K最近邻（K-nearest neighbors，简称KNN）算法是一种基于实例的机器学习方法，可以用于分类和回归问题。它的思想非常简单，但在实践中却表现出了出色的效果。本文将介绍KNN算法的原理、应用场景和优缺点，并通过示例代码演示其实现过程
🍀KNN算法原理
KNN算法基于一个假设：相似的样本具有相似的特征。它的工作流程如下
- 计算待分类样本与训练集中每个样本之间的距离（通常使用欧氏距离或曼哈顿距离）
- 选取距离最近的K个样本作为邻居
- 根据邻居样本的标签进行投票，将待分类样本归类为得票最多的类别（分类问题）或计算邻居样本标签的平均值（回归问题）
欧拉距离如下
🍀KNN算法应用场景
KNN算法在以下场景中广泛应用
- 分类问题：如垃圾邮件过滤、图像识别等
- 回归问题：如房价预测、股票价格预测等
- 推荐系统：根据用户和物品的相似度进行推荐
- 异常检测：检测异常行为或异常事件
例如在邮件分类上就需要如下步骤
- 数据准备：
为了使用KNN算法进行邮件分类，我们需要准备一个数据集作为训练样本。这个数据集可以由已标记为垃圾邮件和非垃圾邮件的邮件组成。每封邮件都应该被转化为特征向量表示，通常使用词袋模型来表示每个邮件中的单词频率。 - 特征提取：
对于每封邮件，我们可以提取出一组特征，例如： - 单词频率：统计邮件中每个单词的出现频率，构建一个向量表示邮件的特征。
主题关键词：根据主题模型提取关键词，构建一个向量表示邮件的主题内容。 - 数据预处理：
在应用KNN算法之前，需要对数据进行预处理。常见的预处理步骤包括去除停用词、词干提取和编码转换等。 - 模型训练：
将预处理后的数据集划分为训练集和测试集。使用KNN算法对训练集进行训练，调整K值和距离度量方式来优化模型性能。可以通过交叉验证等技术来选择最优的K值。 - 模型评估：
使用训练好的模型对测试集进行预测，并与真实标签进行比较。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等，通过这些指标可以评估模型在垃圾邮件过滤方面的性能。 - 模型使用：
将训练好的模型应用于新的邮件数据分类。通过计算待分类邮件与训练集样本的距离，并选取最近的K个邻居样本，根据这些邻居样本的标签进行投票，将待分类邮件划分为得票最多的类别，即确定该邮件是否为垃圾邮件。
🍀KNN算法优缺点
KNN算法有以下优点
- 简单直观，易于实现和理解
- 适用于多分类问题
- 对于样本分布不规则的情况，表现良好
然而，KNN算法也存在一些缺点
- 需要存储全部训练样本，计算复杂度较高
- 对于高维数据，效果不佳
- 对于样本不平衡的数据集，容易被少数类别影响
🍀KNN算法代码示例
首先需要导入numpy和matplotlib这两个库
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt
接下来将我们准备好的一组数据描绘成散点图
raw_data_X = [[5.1935, 2.3312], [3.1201, 1.7815], [1.3438, 3.3684], [2.5323, 3.2762], [2.2804, 1.8670], [8.4234, 6.6565], [8.7451, 7.5340], [9.1522, 2.5141], [9.7428, 4.4241], [8.9398, 1.7916]] raw_data_y =[0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1] # 0是良性，1是恶性 X_train = np.array(raw_data_X) y_train = np.array(raw_data_y) plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1],color='r') plt.scatter(X_train[y_train==1,0],X_train[y_train==1,1],color='b') plt.show()
运行结果如下
接下来，我们需要给定待预测数据，来预测它的结果，首先我们将两个待遇测数据用绿点在图中展示
x = np.array([8.0936, 3.3657]) plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1],color='r') plt.scatter(X_train[y_train==1,0],X_train[y_train==1,1],color='b') plt.scatter(x[0],x[1],color='g') plt.show()
运行结果如下
根据KNN算法的原理，我们需要计算距离，所以这里我们需要导入math库
同时根据列表生成式计算distance
from math import sqrt distance = [] # 保存和其他所有点的距离 distance = [sqrt(np.sum((x_train-x)**2)) for x_train in X_train]
之后需要找出距离待预测点最近的k个点
k = 3 nearest = np.argsort(distance) nearest[:k]
运行结果如下
之后将下标取出
nearest = [i for i in nearest[:k]]
运行结果如下
找出最近的k个点下标值以后，找出这些样本对应的目标值
top_K = [i for i in y_train[nearest]]
运行结果如下
下面我们需要导入一个库用来进行投票，显然0有0票，1有3票
from collections import Counter votes = Counter(top_K)
运行结果如下
之后将预测结果输出即可
y_predict = votes.most_common(1)[0][0]
运行结果如下
🍀总结
以上代码仅仅的简单演示一遍KNN算法，但是真正的KNN算法并没有这么简单，下节我会通过上述代码的基础上进行简单的优化，并进行封装
挑战与创造都是很痛苦的，但是很充实。
