姓名：崔升 学号：14020120005
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【嵌牛导读】：
本文讨论的kNN算法是监督学习中分类方法的一种。所谓监督学习与非监督学习，是指训练数据是 否有标注类别，若有则为监督学习，若否则为非监督学习。监督学习是根据输入数据（训练数据） 学习一个模型，能对后来的输入做预测。在监督学习中，输入变量与输出变量可以是连续的，也可 以是离散的。若输入变量与输出变量均为连续变量，则称为回归；输出变量为有限个离散变量，则 称为分类；输入变量与输出变量均为变量序列，则称为标注[2]。
【嵌牛鼻子】：经典大数据算法之kNN算法的简单介绍
【嵌牛提问】：kNN是一种怎么的算法，其数学原理又是如何？
【嵌牛正文】：
1. 引言
顶级数据挖掘会议ICDM于2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naïve Bayes与 CART。 以前看过关于这些数据挖掘算法，但对背后数学原理未做过多探究，因而借此整理以更深入地理解这些算法。
2. kNN算法
kNN算法的核心思想非常简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。
算法描述
训练集T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)}T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)}，其类别yi∈{c1,c2,⋯,cK}yi∈{c1,c2,⋯,cK}，训练集中样本点数为NN，类别数为KK。输入待预测数据xx，则预测类别
y=argmaxcj∑xi∈Nk(x)I(yi=cj),i=1,2,⋯,N;j=1,2,⋯,K(1)(1)y=argmaxcj∑xi∈Nk(x)I(yi=cj),i=1,2,⋯,N;j=1,2,⋯,K
其中，涵盖xx的k邻域记作Nk(x)Nk(x)，当yi=cjyi=cj时指示函数I=1I=1，否则I=0I=0。
分类决策规则
kNN学习模型：输入XX，通过学习得到决策函数：输出类别Y=f(X)Y=f(X)。假设分类损失函数为0-1损失函数，即分类正确时损失函数值为0，分类错误时则为1。假如给xx预测类别为cjcj，即f(X)=cjf(X)=cj；同时由式子(1)(1)可知k邻域的样本点对学习模型的贡献度是均等的，则kNN学习模型误分类率为
1k∑xi∈Nk(x)I(yi≠f(xi))=1k∑xi∈Nk(x)I(yi≠cj)=1−1k∑xi∈Nk(x)I(yi=cj)(2)(2)1k∑xi∈Nk(x)I(yi≠f(xi))=1k∑xi∈Nk(x)I(yi≠cj)=1−1k∑xi∈Nk(x)I(yi=cj)
若要最小化误分类率，则应
maxcj∑xi∈Nk(x)I(yi=cj)maxcj∑xi∈Nk(x)I(yi=cj)
所以，最大表决规则等价于经验风险最小化。
存在问题
k值得选取对kNN学习模型有着很大的影响。若k值过小，预测结果会对噪音样本点显得异常敏感。特别地，当k等于1时，kNN退化成最近邻算法，没有了显式的学习过程。若k值过大，会有较大的邻域训练样本进行预测，可以减小噪音样本点的减少；但是距离较远的训练样本点对预测结果会有贡献，以至于造成预测结果错误。下图给出k值的选取对于预测结果的影响：
前面提到过，k邻域的样本点对预测结果的贡献度是相等的；但距离更近的样本点应有更大的相似度，其贡献度应比距离更远的样本点大。可以加上权值wi=1/∥xi−x∥wi=1/‖xi−x‖进行修正，则最大表决原则变成：
maxcj∑xi∈Nk(x)wi∗I(yi=cj)maxcj∑xi∈Nk(x)wi∗I(yi=cj)
3. 参考资料
[1] Michael Steinbach and Pang-Ning Tan, The Top Ten Algorithms in Data Mining.
[2] 李航，《统计学习方法》.