KNN算法简介
KNN算法
K-近邻算法原理
K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法,见名思意。
我们的目的是要预测某个学生在数学课上的成绩。。。
先来说明几个基本概念:图中每个点代表一个样本(在这里是指一个学生),横纵坐标代表了特征(到课率,作业质量),不同的形状代表了类别(即:红色代表A(优秀),绿色代表D(不及格))。
我们现在看(10,20)这个点,它就代表着:在数学课上,某个学生到课率是10%,交作业质量是20分,最终导致了他期末考试得了D等级(不佳)。同理,这6个点也就代表了6个往届学生的平时状态和最终成绩,称之为训练样本。。。。
现在要来实现我们的预测目的了,想象一下现在一学期快过完了,张三同学马上要考试了,他想知道自己能考的怎么样,他在数学老师那里查到了自己的到课率85%,作业质量是90,那么怎么实现预测呢?
张三可以看做是(85,90)这个点–也被称之为测试样本,首先,我们计算张三到其他6位同学(训练样本)的距离,点到点的距离相信我们初中就学了吧(一般用的欧氏距离)。
再选取前K个最近的距离,例如我们选择k=3,那么我们就找出距离最近的三个样本分别属于哪个类别,此例中,自然三个都是A等,所以可预测出张三的数学期末成绩可能是A等(优秀)。倘若李四现在也想进行预测,据他较近的3个中两个D,一个A,那么李四的数学期末成绩被预测为D。这也就是最开始所说的:在前k个样本中选择频率最高的类别作为预测类别。。。
总结其计算步骤如下:
好了,经过上诉过程,你是否对KNN算法基本思想有了一定了解。
2 K-近邻的优缺点
KNN算法的优点:
1)简单、有效。
2)重新训练的代价较低(类别体系的变化和训练集的变化,在Web环境和电子商务应用中是很常见的)。
3)计算时间和空间线性于训练集的规模(在一些场合不算太大)。
4)由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。
5)该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类,而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。
KNN算法缺点:
1)KNN算法是懒散学习方法(lazy learning,基本上不学习),一些积极学习的算法要快很多。
2)类别评分不是规格化的(不像概率评分)。
3)输出的可解释性不强,例如决策树的可解释性较强。
4)该算法在分类时有个主要的不足是,当样本不平衡时,如一个类的样本容量很大,而其他类样本容量很小时,有可能导致当输入一个新样本时,该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。
该算法只计算“最近的”邻居样本,某一类的样本数量很大,那么或者这类样本并不接近目标样本,或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样,数量并不能影响运行结果。可以采用权值的方法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。
5)计算量较大。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑,事先去除对分类作用不大的样本。3 K-近邻算法的Python实现
友情提示:本代码是基于Python2.7的,而且需要提前安装numpy函数库(这是我们常用的强大的科学计算包)。。。。
3.1 首先我们介绍一下代码实现步骤:
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<strong><code>1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离
2)按距离递增次序排序
3)选取与当前点距离最小的k个点
4)统计前k个点所在的类别出现的频率
5)返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类</code></strong>
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