k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。
一句话总结: 近朱者赤近墨者黑！
k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，k近邻算法不具有显式的学习过程。
k 近邻算法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。 k值的选择、距离度量以及分类决策规则是k近邻算法的三个基本要素。
电影可以按照题材分类，那么如何区分 动作片 和 爱情片 呢？
- 动作片: 打斗次数更多
- 爱情片: 亲吻次数更多
基于电影中的亲吻、打斗出现的次数，使用 k-近邻算法构造程序，就可以自动划分电影的题材类型。
现在根据上面我们得到的样本集中所有电影与未知电影的距离，按照距离递增排序，可以找到 k 个距离最近的电影。
假定 k=3，则三个最靠近的电影依次是， He's Not Really into Dudes 、 Beautiful Woman 和 California Man。
knn 算法按照距离最近的三部电影的类型，决定未知电影的类型，而这三部电影全是爱情片，因此我们判定未知电影是爱情片。
KNN 工作原理
- 假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。
- 输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。
- 计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。
- 对求得的所有距离进行排序（从小到大，越小表示越相似）。
- 取前 k （k 一般小于等于 20 ）个样本数据对应的分类标签。
- 求 k 个数据中出现次数最多的分类标签作为新数据的分类。
KNN 通俗理解
给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k 个实例，这 k 个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分为这个类。
KNN 开发流程
收集数据: 任何方法
准备数据: 距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式
分析数据: 任何方法
训练算法: 此步骤不适用于 k-近邻算法
测试算法: 计算错误率
使用算法: 输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行 k-近邻算法判断输入数据分类属于哪个分类，最后对计算出的分类执行后续处理
KNN 算法特点
优点: 精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定
缺点: 计算复杂度高、空间复杂度高
适用数据范围: 数值型和标称型
完整代码地址: https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/2.KNN/kNN.py
海伦使用约会网站寻找约会对象。经过一段时间之后，她发现曾交往过三种类型的人:
- 不喜欢的人
- 魅力一般的人
- 极具魅力的人
她希望:
- 工作日与魅力一般的人约会
- 周末与极具魅力的人约会
- 不喜欢的人则直接排除掉
现在她收集到了一些约会网站未曾记录的数据信息，这更有助于匹配对象的归类。
收集数据: 提供文本文件
准备数据: 使用 Python 解析文本文件
分析数据: 使用 Matplotlib 画二维散点图
训练算法: 此步骤不适用于 k-近邻算法
测试算法: 使用海伦提供的部分数据作为测试样本。
测试样本和非测试样本的区别在于:
测试样本是已经完成分类的数据，如果预测分类与实际类别不同，则标记为一个错误。
使用算法: 产生简单的命令行程序，然后海伦可以输入一些特征数据以判断对方是否为自己喜欢的类型。
收集数据: 提供文本文件
海伦把这些约会对象的数据存放在文本文件 datingTestSet2.txt 中，总共有 1000 行。海伦约会的对象主要包含以下 3 种特征:
- 每年获得的飞行常客里程数
- 玩视频游戏所耗时间百分比
- 每周消费的冰淇淋公升数
文本文件数据格式如下:
40920 8.326976 0.953952 3
14488 7.153469 1.673904 2
26052 1.441871 0.805124 1
75136 13.147394 0.428964 1
38344 1.669788 0.134296 1
准备数据: 使用 Python 解析文本文件
将文本记录转换为 NumPy 的解析程序
def file2matrix(filename):
"""
Desc:
导入训练数据
parameters:
filename: 数据文件路径
return:
数据矩阵 returnMat 和对应的类别 classLabelVector
"""
fr = open(filename)
# 获得文件中的数据行的行数
numberOfLines = len(fr.readlines())
# 生成对应的空矩阵
# 例如: zeros(2，3)就是生成一个 2*3的矩阵，各个位置上全是 0
returnMat = zeros((numberOfLines, 3)) # prepare matrix to return
classLabelVector = [] # prepare labels return
fr = open(filename)
index = 0
for line in fr.readlines():
# str.strip([chars]) --返回已移除字符串头尾指定字符所生成的新字符串
line = line.strip()
# 以 '\t' 切割字符串
listFromLine = line.split('\t')
# 每列的属性数据
returnMat[index, :] = listFromLine[0:3]
# 每列的类别数据，就是 label 标签数据
classLabelVector.append(int(listFromLine[-1]))
index += 1
# 返回数据矩阵returnMat和对应的类别classLabelVector
return returnMat, classLabelVector分析数据: 使用 Matplotlib 画二维散点图
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.scatter(datingDataMat[:, 0], datingDataMat[:, 1], 15.0*array(datingLabels), 15.0*array(datingLabels))
plt.show()下图中采用矩阵的第一和第二列属性得到很好的展示效果，清晰地标识了三个不同的样本分类区域，具有不同爱好的人其类别区域也不同。
- 归一化数据 （归一化是一个让权重变为统一的过程，更多细节请参考: https://www.zhihu.com/question/19951858 ）
| 序号 | 玩视频游戏所耗时间百分比 | 每年获得的飞行常客里程数 | 每周消费的冰淇淋公升数 | 样本分类 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.8 | 400 | 0.5 | 1 |
| 2 | 12 | 134 000 | 0.9 | 3 |
| 3 | 0 | 20 000 | 1.1 | 2 |
| 4 | 67 | 32 000 | 0.1 | 2 |
样本3和样本4的距离:
归一化特征值，消除特征之间量级不同导致的影响
**归一化定义: ** 我是这样认为的，归一化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。 方法有如下:
-
线性函数转换，表达式如下:
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
说明: x、y分别为转换前、后的值，MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值。
-
对数函数转换，表达式如下:
y=log10(x)
说明: 以10为底的对数函数转换。
如图:
-
反余切函数转换，表达式如下:
y=arctan(x)*2/PI
如图:
-
式(1)将输入值换算为[-1,1]区间的值，在输出层用式(2)换算回初始值，其中和分别表示训练样本集中负荷的最大值和最小值。
在统计学中，归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。
def autoNorm(dataSet):
"""
Desc:
归一化特征值，消除特征之间量级不同导致的影响
parameter:
dataSet: 数据集
return:
归一化后的数据集 normDataSet. ranges和minVals即最小值与范围，并没有用到
归一化公式:
Y = (X-Xmin)/(Xmax-Xmin)
其中的 min 和 max 分别是数据集中的最小特征值和最大特征值。该函数可以自动将数字特征值转化为0到1的区间。
"""
# 计算每种属性的最大值、最小值、范围
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
# 极差
ranges = maxVals - minVals
normDataSet = zeros(shape(dataSet))
m = dataSet.shape[0]
# 生成与最小值之差组成的矩阵
normDataSet = dataSet - tile(minVals, (m, 1))
# 将最小值之差除以范围组成矩阵
normDataSet = normDataSet / tile(ranges, (m, 1)) # element wise divide
return normDataSet, ranges, minVals训练算法: 此步骤不适用于 k-近邻算法
因为测试数据每一次都要与全量的训练数据进行比较，所以这个过程是没有必要的。
kNN 算法伪代码:
对于每一个在数据集中的数据点:
计算目标的数据点（需要分类的数据点）与该数据点的距离
将距离排序: 从小到大
选取前K个最短距离
选取这K个中最多的分类类别
返回该类别来作为目标数据点的预测值
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
dataSetSize = dataSet.shape[0]
#距离度量 度量公式为欧氏距离
diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) – dataSet
sqDiffMat = diffMat**2
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
distances = sqDistances**0.5
#将距离排序: 从小到大
sortedDistIndicies = distances.argsort()
#选取前K个最短距离， 选取这K个中最多的分类类别
classCount={}
for i in range(k):
voteIlabel = labels[sortedDistIndicies[i]]
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
return sortedClassCount[0][0]测试算法: 使用海伦提供的部分数据作为测试样本。如果预测分类与实际类别不同，则标记为一个错误。
kNN 分类器针对约会网站的测试代码
def datingClassTest():
"""
Desc:
对约会网站的测试方法
parameters:
none
return:
错误数
"""
# 设置测试数据的的一个比例（训练数据集比例=1-hoRatio）
hoRatio = 0.1 # 测试范围,一部分测试一部分作为样本
# 从文件中加载数据
datingDataMat, datingLabels = file2matrix('data/2.KNN/datingTestSet2.txt') # load data setfrom file
# 归一化数据
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
# m 表示数据的行数，即矩阵的第一维
m = normMat.shape[0]
# 设置测试的样本数量， numTestVecs:m表示训练样本的数量
numTestVecs = int(m * hoRatio)
print 'numTestVecs=', numTestVecs
errorCount = 0.0
for i in range(numTestVecs):
# 对数据测试
classifierResult = classify0(normMat[i, :], normMat[numTestVecs:m, :], datingLabels[numTestVecs:m], 3)
print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, datingLabels[i])
if (classifierResult != datingLabels[i]): errorCount += 1.0
print "the total error rate is: %f" % (errorCount / float(numTestVecs))
print errorCount使用算法: 产生简单的命令行程序，然后海伦可以输入一些特征数据以判断对方是否为自己喜欢的类型。
约会网站预测函数
def classifyPerson():
resultList = ['not at all', 'in small doses', 'in large doses']
percentTats = float(raw_input("percentage of time spent playing video games ?"))
ffMiles = float(raw_input("frequent filer miles earned per year?"))
iceCream = float(raw_input("liters of ice cream consumed per year?"))
datingDataMat, datingLabels = file2matrix('datingTestSet2.txt')
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
inArr = array([ffMiles, percentTats, iceCream])
classifierResult = classify0((inArr-minVals)/ranges,normMat,datingLabels, 3)
print "You will probably like this person: ", resultList[classifierResult - 1]实际运行效果如下:
>>> classifyPerson()
percentage of time spent playing video games?10
frequent flier miles earned per year?10000
liters of ice cream consumed per year?0.5
You will probably like this person: in small doses完整代码地址: https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/2.KNN/kNN.py
构造一个能识别数字 0 到 9 的基于 KNN 分类器的手写数字识别系统。
需要识别的数字是存储在文本文件中的具有相同的色彩和大小: 宽高是 32 像素 * 32 像素的黑白图像。
收集数据: 提供文本文件。
准备数据: 编写函数 img2vector(), 将图像格式转换为分类器使用的向量格式
分析数据: 在 Python 命令提示符中检查数据，确保它符合要求
训练算法: 此步骤不适用于 KNN
测试算法: 编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本，测试样本与非测试样本的
区别在于测试样本是已经完成分类的数据，如果预测分类与实际类别不同，
则标记为一个错误
使用算法: 本例没有完成此步骤，若你感兴趣可以构建完整的应用程序，从图像中提取
数字，并完成数字识别，美国的邮件分拣系统就是一个实际运行的类似系统
收集数据: 提供文本文件
目录 trainingDigits 中包含了大约 2000 个例子，每个例子内容如下图所示，每个数字大约有 200 个样本；目录 testDigits 中包含了大约 900 个测试数据。
准备数据: 编写函数 img2vector(), 将图像文本数据转换为分类器使用的向量
将图像文本数据转换为向量
def img2vector(filename):
returnVect = zeros((1,1024))
fr = open(filename)
for i in range(32):
lineStr = fr.readline()
for j in range(32):
returnVect[0,32*i+j] = int(lineStr[j])
return returnVect分析数据: 在 Python 命令提示符中检查数据，确保它符合要求
在 Python 命令行中输入下列命令测试 img2vector 函数，然后与文本编辑器打开的文件进行比较:
>>> testVector = kNN.img2vector('testDigits/0_13.txt')
>>> testVector[0,0:32]
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])
>>> testVector[0,32:64]
array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.])训练算法: 此步骤不适用于 KNN
因为测试数据每一次都要与全量的训练数据进行比较，所以这个过程是没有必要的。
测试算法: 编写函数使用提供的部分数据集作为测试样本，如果预测分类与实际类别不同，则标记为一个错误
def handwritingClassTest():
# 1. 导入训练数据
hwLabels = []
trainingFileList = listdir('data/2.KNN/trainingDigits') # load the training set
m = len(trainingFileList)
trainingMat = zeros((m, 1024))
# hwLabels存储0～9对应的index位置， trainingMat存放的每个位置对应的图片向量
for i in range(m):
fileNameStr = trainingFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0] # take off .txt
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
hwLabels.append(classNumStr)
# 将 32*32的矩阵->1*1024的矩阵
trainingMat[i, :] = img2vector('data/2.KNN/trainingDigits/%s' % fileNameStr)
# 2. 导入测试数据
testFileList = listdir('data/2.KNN/testDigits') # iterate through the test set
errorCount = 0.0
mTest = len(testFileList)
for i in range(mTest):
fileNameStr = testFileList[i]
fileStr = fileNameStr.split('.')[0] # take off .txt
classNumStr = int(fileStr.split('_')[0])
vectorUnderTest = img2vector('data/2.KNN/testDigits/%s' % fileNameStr)
classifierResult = classify0(vectorUnderTest, trainingMat, hwLabels, 3)
print "the classifier came back with: %d, the real answer is: %d" % (classifierResult, classNumStr)
if (classifierResult != classNumStr): errorCount += 1.0
print "\nthe total number of errors is: %d" % errorCount
print "\nthe total error rate is: %f" % (errorCount / float(mTest))使用算法: 本例没有完成此步骤，若你感兴趣可以构建完整的应用程序，从图像中提取数字，并完成数字识别，美国的邮件分拣系统就是一个实际运行的类似系统。
KNN 是什么？定义: 监督学习？ 非监督学习？
KNN 是一个简单的无显示学习过程，非泛化学习的监督学习模型。在分类和回归中均有应用。
简单来说: 通过距离度量来计算查询点（query point）与每个训练数据点的距离，然后选出与查询点（query point）相近的K个最邻点（K nearest neighbors），使用分类决策来选出对应的标签来作为该查询点的标签。
K, K的取值
对查询点标签影响显著（效果拔群）。k值小的时候 近似误差小，估计误差大。 k值大 近似误差大，估计误差小。
如果选择较小的 k 值，就相当于用较小的邻域中的训练实例进行预测，“学习”的近似误差（approximation error）会减小，只有与输入实例较近的（相似的）训练实例才会对预测结果起作用。但缺点是“学习”的估计误差（estimation error）会增大，预测结果会对近邻的实例点非常敏感。如果邻近的实例点恰巧是噪声，预测就会出错。换句话说，k 值的减小就意味着整体模型变得复杂，容易发生过拟合。
如果选择较大的 k 值，就相当于用较大的邻域中的训练实例进行预测。其优点是可以减少学习的估计误差。但缺点是学习的近似误差会增大。这时与输入实例较远的（不相似的）训练实例也会对预测起作用，使预测发生错误。 k 值的增大就意味着整体的模型变得简单。
太大太小都不太好，可以用交叉验证（cross validation）来选取适合的k值。
近似误差和估计误差，请看这里: https://www.zhihu.com/question/60793482
距离度量 Metric/Distance Measure
距离度量 通常为 欧式距离（Euclidean distance），还可以是 Minkowski 距离 或者 曼哈顿距离。也可以是 地理空间中的一些距离公式。（更多细节可以参看 sklearn 中 valid_metric 部分）
分类决策 （decision rule）
分类决策 在 分类问题中 通常为通过少数服从多数 来选取票数最多的标签，在回归问题中通常为 K个最邻点的标签的平均值。
Brute Force 暴力计算/线性扫描
KD Tree 使用二叉树根据数据维度来平分参数空间。
Ball Tree 使用一系列的超球体来平分训练数据集。
树结构的算法都有建树和查询两个过程。Brute Force 没有建树的过程。
算法特点:
优点: High Accuracy， No Assumption on data， not sensitive to outliers
缺点: 时间和空间复杂度 高
适用范围: continuous values and nominal values
相似同源产物:
radius neighbors 根据制定的半径来找寻邻点
影响算法因素:
N 数据集样本数量(number of samples)， D 数据维度 (number of features)
总消耗:
Brute Force: O[DN^2]
此处考虑的是最蠢的方法: 把所有训练的点之间的距离都算一遍。当然有更快的实现方式, 比如 O(ND + kN) 和 O(NDK) , 最快的是 O[DN] 。感兴趣的可以阅读这个链接: k-NN computational complexity
KD Tree: O[DN log(N)]
Ball Tree: O[DN log(N)] 跟 KD Tree 处于相同的数量级，虽然建树时间会比 KD Tree 久一点，但是在高结构的数据，甚至是高纬度的数据中，查询速度有很大的提升。
查询所需消耗:
Brute Force: O[DN]
KD Tree: 当维度比较小的时候， 比如 D<20, O[Dlog(N)] 。相反，将会趋向于 O[DN]
Ball Tree: O[Dlog(N)]
当数据集比较小的时候，比如 N<30的时候，Brute Force 更有优势。
Intrinsic Dimensionality(本征维数) 和 Sparsity（稀疏度）
数据的 intrinsic dimensionality 是指数据所在的流形的维数 d < D , 在参数空间可以是线性或非线性的。稀疏度指的是数据填充参数空间的程度(这与“稀疏”矩阵中使用的概念不同, 数据矩阵可能没有零项, 但是从这个意义上来讲,它的结构 仍然是 "稀疏" 的)。
Brute Force 的查询时间不受影响。
对于 KD Tree 和 Ball Tree的查询时间, 较小本征维数且更稀疏的数据集的查询时间更快。KD Tree 的改善由于通过坐标轴来平分参数空间的自身特性 没有Ball Tree 显著。
k的取值 (k 个邻点)
Brute Force 的查询时间基本不受影响。
但是对于 KD Tree 和 Ball Tree , k越大，查询时间越慢。
k 在N的占比较大的时候，使用 Brute Force 比较好。
Number of Query Points （查询点数量， 即测试数据的数量）
查询点较少的时候用Brute Force。查询点较多的时候可以使用树结构算法。
关于 sklearn 中模型的一些额外干货:
如果KD Tree，Ball Tree 和Brute Force 应用场景傻傻分不清楚，可以直接使用 含有algorithm='auto'的模组。 algorithm='auto' 自动为您选择最优算法。 有 regressor 和 classifier 可以来选择。
metric/distance measure 可以选择。 另外距离 可以通过weight 来加权。
leaf size 对KD Tree 和 Ball Tree 的影响
建树时间: leaf size 比较大的时候，建树时间也就快点。
查询时间: leaf size 太大太小都不太好。如果leaf size 趋向于 N（训练数据的样本数量），算法其实就是 brute force了。如果leaf size 太小了，趋向于1，那查询的时候 遍历树的时间就会大大增加。leaf size 建议的数值是 30，也就是默认值。
内存: leaf size 变大，存树结构的内存变小。
Nearest Centroid Classifier
分类决策是哪个标签的质心与测试点最近，就选哪个标签。
该模型假设在所有维度中方差相同。 是一个很好的base line。
进阶版: Nearest Shrunken Centroid
可以通过shrink_threshold来设置。
作用: 可以移除某些影响分类的特征，例如移除噪音特征的影响
- 作者: 羊三 小瑶
- GitHub地址: https://github.com/apachecn/AiLearning
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