機器學習之KNN演算法學習筆記

1.1 cover和hart在2023年提出了最初的鄰近演算法

1.2 分類(classification)演算法|回歸演算法，這裡討論的是分類演算法

1.3 輸入基於例項的學習(instance-based learning), 懶惰學習(lazy learning)

為了判斷未知例項的類別，以所有已知類別的例項作為參照

選擇引數k

計算未知例項與所有已知例項的距離

選擇最近k個已知例項

根據少數服從多數的投票法則(majority-voting)，讓未知例項歸類為k個最鄰近樣本中最多數的類別 

關於k關於距離的衡量方法:

2.2.1 euclidean distance 定義

未知電影屬於什麼型別？

利用python的機器學習庫sklearn: sklearnexample.py

import csv

import random
import math
import operator
def loaddataset(filename, split, trainingset = , testset = ):
'''匯入資料
:param filename:
:param split: 將資料總集以split為界限 分成訓練集和測試集
:param trainingset:
:param testset:
:return:
'''with open(filename, 'rt') as csvfile:       # 以逗號為分隔符
lines = csv.reader(csvfile)             # 讀取所有行
dataset = list(lines)
for x in range(len(dataset)-1):
for y in range(4):
dataset[x][y] = float(dataset[x][y])
if random.random() < split:
else:
def euclideandistance(instance1, instance2, length):
'''計算euclideandistance
:param instance1:
:param instance2:
:param length: 維度
:return:
'''distance = 0
for x in range(length):
distance += pow((instance1[x]-instance2[x]), 2)
return math.sqrt(distance)
def getneighbors(trainingset, testinstance, k):
'''返回最近的k個鄰居
:param trainingset: 訓練集
:param testinstance: 乙個測試例項
:param k: 引數k
:return:
'''distances = 
length = len(testinstance)-1
for x in range(len(trainingset)):
#testinstance
dist = euclideandistance(testinstance, trainingset[x], length)
distances.sort(key=operator.itemgetter(1))
neighbors = 
for x in range(k):
return neighbors
def getresponse(neighbors):
'''以距離排序，返回最近的幾個點
:param neighbors:
:return:
'''classvotes = {}
for x in range(len(neighbors)):
response = neighbors[x][-1]
if response in classvotes:
classvotes[response] += 1
else:
classvotes[response] = 1
sortedvotes = sorted(classvotes.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=true)  # python3 裡的.items()返回的是列表，.iteritems()返回的是乙個迭代器
return sortedvotes[0][0]
def getaccuracy(testset, predictions):
'''**值和實際值的準確率
:param testset:
:param predictions:
:return:
'''correct = 0
for x in range(len(testset)):
if testset[x][-1] == predictions[x]:
correct += 1
return (correct/float(len(testset)))*100.0
def main():
#prepare data
trainingset = 
testset = 
split = 0.67
loaddataset(r'irisdata.txt', split, trainingset, testset)
print('train set: ' + repr(len(trainingset)))
print('test set: ' + repr(len(testset)))
#generate predictions
predictions = 
k = 3
for x in range(len(testset)):
# trainingsettrainingset[x]
neighbors = getneighbors(trainingset, testset[x], k)
result = getresponse(neighbors)
print ('>predicted=' + repr(result) + ', actual=' + repr(testset[x][-1]))
accuracy = getaccuracy(testset, predictions)
print('accuracy: ' + repr(accuracy)+ '%')
if __name__ == '__main__':
main()

容易實現

通過對k的選擇可具備丟噪音資料的健壯性          

需要大量空間儲存所有已知例項

演算法複雜度高（需要比較所有已知例項與要分類的例項）

當其樣本分佈不平衡時，比如其中一類樣本過大（例項數量過多）佔主導的時候，新的未知例項容易被歸類為這個主導樣本，因為這類樣本例項的數量過大，但這個新的未知例項實際並木接近目標樣本

KNN演算法學習筆記

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