【学习笔记】KNN（最近邻）

综述

1.1 Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法
1.2 分类(classification)算法
1.3 输入基于实例的学习(instance-based learning), 懒惰学习(lazy learning)即临时抱佛脚，不提前训练好模型
1.4 为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照

算法

步骤：
选择参数K
计算未知实例与所有已知实例的距离
选择最近K个已知实例
根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别

距离（Euclidean Distance）

n维上的距离：

例子

import math
def ComputeEuclideanDistance(x1, y1, x2, y2):
    d = math.sqrt(math.pow((x1-x2), 2) + math.pow((y1-y2), 2))
    return d

d_ag = ComputeEuclideanDistance(3, 104, 18, 90)

print('d_ag:', d_ag)

计算G点到每个点距离

优缺点

优点：

• 简单，易于理解，容易实现
• 通过对K的选择可具备丢噪音数据的健壮性

缺点：

• 需要大量空间储存所有已知实例
• 算法复杂度高（需要比较所有已知实例与要分类的实例）
• 当其样本分布不平衡时，比如其中一类样本过大（实例数量过多）占主导的时候，新的未知实例容易被归类为这个主导样本，因为这类样本实例的数量过大，但这个新的未知实例实际并木接近目标样本
• 如上图中的Y点，应该归于红色类，但由于少数服从多数归于了蓝色类

改进

考虑距离，根据距离加上权重，比如: 1/d (d: 距离）

实例

sklearn

from sklearn import neighbors
from sklearn import datasets

knn = neighbors.KNeighborsClassifier()

iris = datasets.load_iris()
knn.fit(iris.data, iris.target)

predictedLabel = knn.predict([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]])
print(predictedLabel)

自定义

import csv
import random
import math
import operator


def loadDataset(filename, split, trainingSet = [], testSet = []):
    with open(filename, 'rt') as csvfile:
        lines = csv.reader(csvfile)
        dataset = list(lines)
        for x in range(len(dataset)-1):
            for y in range(4):
                dataset[x][y] = float(dataset[x][y])	# 将字符型数据转为浮点型
            if random.random() < split:
                trainingSet.append(dataset[x])
            else:
                testSet.append(dataset[x])


def euclideanDistance(instance1, instance2, length):
    distance = 0
    for x in range(length):	# 计算每个维度的和
        distance += pow((instance1[x]-instance2[x]), 2)
    return math.sqrt(distance)	# 测试数据到每一个训练数据的距离


def getNeighbors(trainingSet, testInstance, k):
    distances = []
    length = len(testInstance)-1
    for x in range(len(trainingSet)):
        #testinstance
        dist = euclideanDistance(testInstance, trainingSet[x], length)
        distances.append((trainingSet[x], dist))
        #distances.append(dist)
    distances.sort(key=operator.itemgetter(1))
    neighbors = []
    for x in range(k):	# k个最近的距离
        neighbors.append(distances[x][0])
        return neighbors


def getResponse(neighbors):
    classVotes = {}
    for x in range(len(neighbors)):	# 看邻居的标签，进行投票
        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)
    return sortedVotes[0][0]	# 票数最多的标签


def getAccuracy(testSet, predictions):
    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)
        predictions.append(result)
        print ('>predicted=' + repr(result) + ', actual=' + repr(testSet[x][-1]))
    print ('predictions: ' + repr(predictions))
    accuracy = getAccuracy(testSet, predictions)
    print('Accuracy: ' + repr(accuracy) + '%')

if __name__ == '__main__':
    main()

来源：CSDN

作者：Glen_Zou

链接：https://blog.csdn.net/qq_36551226/article/details/104668676