机器学习-KNN（最近邻）详解

1. K-近邻算法原理
   K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法，见名思意：找到最近的k个邻居（样本），在前k个样本中选择频率最高的类别作为预测类别。
   下面举个例子，图解一下大家就会显而易见了，如下图：
   
   e.g：下图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果k=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果k=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。
   
   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：

算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离
找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻
做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类

好了，经过上述过程，你是否对KNN算法基本思想有了一定了解。也许你会问我，我大学不去上课，不交作业，照样考A，这预测根本不准确嘛，O(∩_∩)O哈哈~，首先说明一下这个例子举的确实不太恰当，因为我们的特征（到课率和作业质量）选取的不当，在很多分类预测算法中，决定其分类预测上限的往往是好的特征的选取，好的特征也就是对其最终结果的影响比较大的。。。原理就说到这吧。。。

算法复杂度
kNN是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，因此训练时间复杂度为0；kNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么kNN的分类时间复杂度为O(n)；因此，最终的时间复杂度是O(n)。

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：

计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离
按距离递增次序排序
选取与当前点距离最小的k个点
统计前k个点所在的类别出现的频率
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

3.2 实现：我们先创建一个名为knn.py的文件，整体实现代码如下：

from numpy import * #导入numpy科学计算包
import operator     #导入运算符模块

#加载数据的方法，返回样本数据（每一行是一个样本）和样本标签
def createDataSet():
    group = array([[90,100],[88,90],[85,95],[10,20],[30,40],[50,30]])    #样本点数据
    labels = ['A','A','A'，'D'，'D','D']
    return group,labels

#分类方法  传入的dataset需是array数组
def classify0(inX, dataSet, labels, k):    #inX为输入样本，例如[85,90]
    dataSetSize = dataSet.shape[0]              #求出输入数据矩阵的行数（样本个数）
    diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet    #求矩阵差
    sqDiffMat = diffMat ** 2                  
    sqDistance = sqDiffMat.sum(axis = 1)          #平方和
    distance = sqDistance ** 0.5               #测试样本点距离每个样本点的距离  
    sortedDistance = distance.argsort()          #将距离按升序排列

    classCount = {
     }
    for i in range(k):
        voteLabel = labels[sortedDistance[i]]      #遍历前k个样本的标签
        classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0) + 1  #对标签进行计数，即每一类出现的次数
    sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key = operator.itemgetter(1),reverse = True)  #将计数后的标签按降序进行排列，得到元组列表
    return sortedClassCount[0][0]