机器学习实战：《美人鱼》属于爱情片还是动作片？KNN揭晓答案

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问题：

已知《战狼》《红海行动》《碟中谍 6》是动作片，而《前任 3》《春娇救志明》《泰坦尼克 号》是爱情片。但是如果⼀旦现在有⼀部新的电影《美人鱼》，有没有⼀种方法让机器也可以掌握⼀个分类的规则，自动的将新电影进行分类？

将数据进行可视化

因为如上表格的数据看起来并不直观，所以进行可视化。
代码如下：

# 数据可视化，直观观察电影数据分类
import matplotlib.pyplot as plt

# matplotlin默认情况下不支持中文的显示——通过rcParams配置参数
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一（替换sans-serif字体）
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题）

# 1.获取数据
# 2.数据基本处理
# 3.数据可视化

x = [5,3,31,59,60,80]		# x轴代表接吻次数
y = [100,95,105,2,3,10]		# y轴代表打斗次数
labels = ["《战狼》","《红海行动》","《碟中谍6》","《前任3》","《春娇与志明》","《泰坦尼克号》"]

# 设置刻度与标签
plt.scatter(x,y,s=120)
plt.xlabel("亲吻次数")
plt.ylabel("打斗次数")
plt.xticks(range(0,150,10))
plt.yticks(range(0,150,10))

# 给每个点添加注释文本
count = 0
for x_i,y_i in list(zip(x,y)):	# 用zip将x，y进行打包,再转为列表
    plt.annotate(f"{labels[count]}",xy=(x_i,y_i),xytext=(x_i,y_i))
    count+=1
    
plt.show()

输出结果如图下所示：

由此，对表格中的数据一目了然。
但我们并不知道《美人鱼》这个点到底离哪个点比较近，怎么计算《美人鱼》该点与其他各点的距离？——两点距离

两点距离也叫做欧氏距离：$d=\sqrt{{\left(x_1-y_1\right)}^2+{\left(x_2-y_2\right)}^2}$
具体了解文章：
概念到方法，绝了《统计学习方法》——第三章、k近邻法

现在的需求就是计算《美人鱼》与每个电影的距离。我们也许都会想，只找⼀个最邻近的邻居来判断《美人鱼》的类型不就行了吗？其实这种做法是不可行的。
举个栗子如下：

图中A同学与B、D两个同学的距离相等，而这两个同学分别在不同的区，那么就无法判断A同学是属于哪个区了。也就是说，应该多找几个近邻，才能更加准确的确定其分类。比如此处电影分类确定选取3个近邻，也就是说k=3。

在上篇文章（概念到方法，绝了《统计学习方法》——第三章、k近邻法）中已详细说明了KNN工作流程，在此简洁回忆一番。

总结KNN工作流程：

• 1.计算待分类物体与其他物体之间的距离；
• 2.统计距离最近的 K 个邻居；
• 3.对于 K 个最近的邻居，它们属于哪个分类最多，待分类物体就属于哪⼀类。

有以下两种实现方式：

1、Numpy实现

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 步骤一（替换sans-serif字体）
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题）

# 1. 准备数据
# 训练数据特征和目标
# 测试数据特征和目标

# 2. 计算未知数据特征和训练数据特征之间的欧式距离
# 3. 统计距离最近K个邻居
# 4. 进行类别统计

class Myknn(object):
    def __init__(self, train_df, k):
        """
        :param train_df: 训练数据
        :param k: 近邻点个数
        """
        self.train_df = train_df
        self.k = k

	# 计算预测数据 与 训练数据的 距离
	# 选择距离最小k个值
	# 计算k个值当中 的类别 占比
    def predict(self, test_df):
        """预测函数"""
        # 计算欧式距离——使用nupy计算距离
        self.train_df['距离'] = np.sqrt(
            (test_df['打斗次数'] - self.train_df['打斗次数']) ** 2 + (test_df['接吻次数'] - self.train_df['接吻次数']) ** 2)
            
        # 按距离排序 获取距离最小的 前K个数据的类别
        my_types = self.train_df.sort_values(by='距离').iloc[:self.k]['电影类型']
        print(my_types)
        
		# 对k个点的分类进行统计，看谁占得多，预测值就属于哪个类
        new_my_type = my_types.value_counts().index[0]
        print(new_my_type)


# 1. 读取数据
my_df = pd.read_excel('电影数据.xlsx', sheet_name=0)
# print(my_df)
# 2.数据基本处理
# 3.特征工程
# 4.数据可视化（省略）

# 2. 训练数据  特征化特征:打斗次数和接吻次数  初始化标签(类别)：电影类型
train_df = my_df.loc[:5, ["打斗次数", "接吻次数", "电影类型"]]
# 3. 预测数据
test_df = my_df.loc[6, ["打斗次数", "接吻次数", ]]

# 4. 算法实现——实例化类
mk = Myknn(train_df, 3)  # k=3
mk.predict(test_df)

输出结果：

3    爱情
4    爱情
5    爱情
Name: 电影类型, dtype: object
爱情

2、Sklearn实现

sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=‘uniform’, algorithm=‘auto’)

• n_neighbors：默认情况下kneighbors查询使用的邻居数。就是k-NN的k的值，选取最近的k个点。临近点个数，即k的个数。（默认为 5）
• weights：默认为 “uniform” 表示为每个近邻分配同一权重，即确定近邻的权重；可指定为 “distance” 表示分配权重与查询点的距离成反比；同时还可以自定义权重。
• algorithm: 近邻算法，可选{‘auto’, ‘ball_tree’, ‘kd_tree’, ‘brute’}。可选快速k近邻搜索算法，默认参数为auto，可以理解为算法自己决定合适的搜索算法；也可以自己指定搜索算法ball_tree、kd_tree、brute方法进行搜索，brute是蛮力搜索，也就是线性扫描。

步骤：

• 1、构建特征数据与目标数据
• 2、构建k个近邻的分类器
• 3、使⽤fit进行训练
• 4、预测数据

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 1.读取数据
mv_df = pd.read_excel("电影数据.xlsx",sheet_name=0)

# 2.构建训练集的特征数据——注意：二维的数组
x = mv_df.loc[:5,"打斗次数":"接吻次数"].values

# 3.构建训练集的目标数据——注意：一维的数组
y = mv_df.loc[:5,"电影类型"].values

# 4.实例化KNN算法(分类器)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=4)

# 5.进行训练——训练集的特征数据 训练集的目标数据
knn.fit(x,y)

# 6.预测数据
knn.predict([[5,29]])

输出结果：

['爱情']

所以，通过训练KNN模型，最终得出《美人鱼》是一部爱情片。

学习心得：
博主立志于搞懂每一个知识点。为什么呢？之前看过一位大佬的学习经验分享的文章，其中讲到一点非常好：【基础知识就像一座大楼的地基，它决定了我们的技术高度，而要想快速做出点事情，前提条件一定是基础能力过硬，“内功”到位】。因此，从此之后我便专注于扎实基础，而且我也知道，学技术并不是一朝一夕就能学到家的，没有个半年、一年，或两年，甚至更久；但我相信，坚持总不会错的。最后，我想说：注重基础，建立属于自己的知识体系。

好了，本次学习分享到此为止蛤。劳逸结合——上面的七部电影你看过几部？最喜欢哪一部呢？评论区告诉我呗！嘿嘿，，忍不住的赶紧去看了再学习吧。

知识回顾：
概念到方法，绝了《统计学习方法》——第三章、k近邻法