进击的机器学习 Fourth Day——K最近邻算法（K-Nea

从今天开始学习K最近邻算法（K-Nearest Neighbors),简称KNN算法。KNN算法的原理也很简单，用一句话来说就是"近朱者赤，近墨者黑"。首先来说，KNN算法属于监督学习模型中的分类算法（但是KNN也可以用于回归分析），原理简单易懂，算法容易理解，实在是居家必备，装逼秀操作的好算法。

原理介绍： 球球最乖

那么问题来了，如何判断球球的的类别呢？很多同学可能都想得到，它离谁比较近，就归哪一类呗。其实这就是KNN算法的基本原理：如果要判断球球属于哪一类别，首先计算球球和所有数据的距离（可以理解成相似度,距离用的是闵可夫斯基距离），然后筛选出距离最近的五个（这个可以根据数据的类型自行选择）数据，把类别出现频率最高的那个赋给球球，作为其类别。所以KNN算法可以用在很多分类领域发挥它的用途，比如说手写体数字的识别，花的种类识别啊等等。但是呢，KNN算法很勤快，它一般不会保存训练模型，每一次都是现场运算。其次KNN算法不适合不均衡的数据集，主要原因就好比说男生只有一个，女生有十个，问另一个不知性别的小朋友的性别，这时候明显即使是位男生，也无力反驳自己不是女生了。最重要的是KNN算法的计算量很大，对于较大的数据集也是不合适的，所以通常进行数据归一化是必须的！以上是对KNN算法的简要介绍。

上面给出的就是KNN模型的原理，可以说是最简单的算法了。下面我们就来具体实战了。首先老样子，从Sklearn,Tensorflow和自行搭建三个角度完成KNN算法。数据集下载提取码 qt2a

数据集的样子

      User ID  Gender  Age  EstimatedSalary  Purchased
0    15624510    Male   19            19000          0
1    15810944    Male   35            20000          0
2    15668575  Female   26            43000          0
3    15603246  Female   27            57000          0
4    15804002    Male   19            76000          0
..        ...     ...  ...              ...        ...
395  15691863  Female   46            41000          1
396  15706071    Male   51            23000          1
397  15654296  Female   50            20000          1
398  15755018    Male   36            33000          0
399  15594041  Female   49            36000          1

[400 rows x 5 columns]
#数据表示的是性别，年龄和工资状况对是否购买某一产品的影响

1、Sklearn的KNN模型

from sklearn.model_selection import train_test_split#导入数据集拆分
from sklearn.preprocessing import StandardScaler as SS#导入归一化
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier as nn#导入KNN模型
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder as LE#导入编码字符
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder as OE#导入OneHot编码
from sklearn.metrics import confusion_matrix#导入混淆矩阵
dataset=pd.read_csv(path)
x=dataset.iloc[:,1:4].values
y=dataset.iloc[:,4].values
le=LE().fit(x[:,0])
x[:,0]=le.fit_transform(x[:,0])#对男女性别进行编码
#oe=OE(categorical_features=[0])
#x=oe.fit_transform(x).toarray()
ss=SS()
x=ss.fit_transform(x)#数据归一化处理
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0)#拆分数据集
knn=nn(n_neighbors=5,n_jobs=-1,weights='distance')#设定KNN模型参数，第一个表示选取的范围，第二个表示调用cpu的数量，第三个是对距离进行加权，距离越大得分越小
knn.fit(x_train,y_train)
y_pre=knn.predict(x_test)#进行预测
confusion=confusion_matrix(y_test,y_pre)#用混淆矩阵表示精确度
print(confusion)#正对角线表示判断正确数量，负对角线表示错误数量

以上就是对KNN模型的Sklearn的实现。下面就是自己动手操作写一写KNN模型

2、Numpy的KNN模型

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler as SS
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder as LE
from sklearn.metrics import confusion_matrix
import operator
dataset=pd.read_csv(path)
x=dataset.iloc[:,1:4].values
y=dataset.iloc[:,4].values
le=LE().fit(x[:,0])
x[:,0]=le.fit_transform(x[:,0])
ss=SS()
x=ss.fit_transform(x)
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.2,random_state=0)
#以上步骤是对数据进行预处理
def knn(x_test,x,y):
    shape=x.shape#获取训练集x的形状
    X=np.tile(x_test,(shape[0],1))#将测试单元扩展为和训练集一样的形状，x_test为一行向量特征，注意理解为什么只取形状中的第一维
    sq=np.square(x-X)
    distance=np.sum(sq,axis=1)#以上是计算距离
    rank=np.argsort(distance)#将距离进行排序，排列的内容就是索引
    index=[y[rank[0]],y[rank[1]],y[rank[2]],y[rank[3]],y[rank[4]]]#获取前五个最小的索引
    index_set=set(index)#将列表转换为集合，目的是去除重复值
    zeros=[]
    for i in range(len(index_set)):
        zeros.append(0)#生成0列表
    index_dict=dict(zip(index_set,zeros))#合并为字典
    for i in index:
        index_dict[i]+=1#计算类别出现的数目
    result=sorted(index_dict.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)#对类别出现数量的大小作排序，注意对sorted()函数的使用和operator库中关键词索引，可以理解为字典的排序方法
    return result[0][0]#返回出现最多的类别

以上部分便是所有KNN算法的实现，我太菜了，呜呜，TensorFlow还实现不了，所以就只写了这些。但是KNN算法确实太简单了，用TensorFlow反而大材小用了（极力为自己辩护），但是确实是自己实力还不够，我还得要变强。