机器学习第一周小结
KNN算法原理：
在一个给定的类别已知的训练样本集中，已知样本集中每一个数据与所属分类的对应关系（标签）。
在输入不含有标签的新样本后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似的k个数据(最近邻)的分类标签。
通过多数表决等方式进行预测。即选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
K近邻法不具有显式的学习过程，而是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”。
简言概括就是：找邻居+投票
KNN算法流程：
1、计算测试对象到训练集中每个对象的距离
2、按照距离的远近排序
3、选取与当前测试对象最近的k的训练对象，作为该测试对象的邻居
4、统计这k个邻居的类别频率
5、k个邻居里频率最高的类别，即为测试对象的类别
关于KNN算法方法和参数的解释：
n_neighbors: int, 可选参数(默认为 5)。用于kneighbors查询的默认邻居的数量
weights（权重）: str or callable(自定义类型), 可选参数(默认为 ‘uniform’)。用于预测的权重参数，可选参数如下：
uniform : 统一的权重. 在每一个邻居区域里的点的权重都是一样的。
distance : 权重点等于他们距离的倒数。
使用此函数，更近的邻居对于所预测的点的影响更大。
[callable] : 一个用户自定义的方法，此方法接收一个距离的数组，然后返回一个相同形状并且包含权重的数组。
algorithm（算法）: {‘auto’, ‘ball_tree’, ‘kd_tree’, ‘brute’}, 可选参数（默认为 ‘auto’）。计算最近邻居用的算法：
ball_tree 使用算法BallTree
kd_tree 使用算法KDTree
brute 使用暴力搜索
auto 会基于传入fit方法的内容，选择最合适的算法。
注意: 如果传入fit方法的输入是稀疏的，将会重载参数设置，直接使用暴力搜索。
leaf_size（叶子数量）: int, 可选参数(默认为 30)。传入BallTree或者KDTree算法的叶子数量。此参数会影响构建、查询BallTree或者KDTree的速度，以及存储BallTree或者KDTree所需要的内存大小。此可选参数根据是否是问题所需选择性使用。
p: integer, 可选参数(默认为 2)。用于Minkowski metric（闵可夫斯基空间）的超参数。p = 1, 相当于使用曼哈顿距离，p = 2, 相当于使用欧几里得距离]，对于任何 p ，使用的是闵可夫斯基空间。
metric（矩阵）: string or callable, 默认为 ‘minkowski’。用于树的距离矩阵。默认为闵可夫斯基空间，如果和p=2一块使用相当于使用标准欧几里得矩阵. 所有可用的矩阵列表请查询 DistanceMetric 的文档。
metric_params（矩阵参数）: dict, 可选参数(默认为 None)。给矩阵方法使用的其他的关键词参数。
n_jobs: int, 可选参数(默认为 1)。用于搜索邻居的，可并行运行的任务数量。如果为-1, 任务数量设置为CPU核的数量。不会影响fit
机器学习算法的实现流程：
训练数据集-> 机器学习算法 -fit-> 模型 输入样例 -> 模型 -predict-> 输出结果
KNN算法的案例实现(python):
方法1：利用python 演绎KNN算法的 每个步骤
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# raw_data_x是特征，raw_data_y是标签，0为良性，1为恶性
raw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381],
[3.110073483, 1.781539638],
[1.343853454, 3.368312451],
[3.582294121, 4.679917921],
[2.280362211, 2.866990212],
[7.423436752, 4.685324231],
[5.745231231, 3.532131321],
[9.172112222, 2.511113104],
[7.927841231, 3.421455345],
[7.939831414, 0.791631213] ]
raw_data_y = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]
# 设置训练组
X_train = np.array(raw_data_X)
y_train = np.array(raw_data_y)
# 将数据可视化
plt.scatter(X_train[y_train==0,0],X_train[y_train==0,1], color='g', label = 'Tumor Size')
plt.scatter(X_train[y_train==1,0],X_train[y_train==1,1], color='r', label = 'Time')
plt.xlabel('Tumor Size')
plt.ylabel('Time')
plt.axis([0,10,0,5])
plt.show()
# 计算距离
from math import sqrt
import numpy as np
# 使用列表生成器，一行就能搞定，对于X_train中的每一个元素x_train都进行前面的运算，把结果生成一个列表
x=[8.90933607318, 3.365731514]
distances = [sqrt(np.sum((x_train - x) ** 2)) for x_train in X_train]
#对数组进行排序
nearest = np.argsort(distances)
nearest
#求出最近点的索引
k = 6
topK_y = [y_train[i] for i in nearest[:k]]
topK_y
from collections import Counter
votes = Counter(topK_y)
Votes
# Counter.most_common(n) 找出票数最多的n个元素，返回的是一个列表，列表中的每个元素是一个元组，元组中第一个元素是对应的元素是谁，第二个元素是频次
votes.most_common(1)
predict_y = votes.most_common(1)[0][0]
predict_y #预测
方法2：利用python 导入sklearn 的KNN算法
#从机器学习包里引入knn算法
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np
# raw_data_x是特征，raw_data_y是标签，0为良性，1为恶性
raw_data_X = [[3.393533211, 2.331273381],
[3.110073483, 1.781539638],
[1.343853454, 3.368312451],
[3.582294121, 4.679917921],
[2.280362211, 2.866990212],
[7.423436752, 4.685324231],
[5.745231231, 3.532131321],
[9.172112222, 2.511113104],
[7.927841231, 3.421455345],
[7.939831414, 0.791631213]]
raw_data_y = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]
x=[8.90933607318, 3.365731514]
# 设置训练组
X_train = np.array(raw_data_X)
y_train = np.array(raw_data_y)
x_test=np.array(x)
# 创建kNN_clsssifier实例
kNN_classifier = KNeighborsClassifier(n_neighbors=6)
# kNN_classifier做一遍fit(拟合)的过程，没有返回值，模型就存储在kNN_classifier实例中
kNN_classifier.fit(X_train, y_train)
# kNN进行预测predict，需要传入一个矩阵，而不能是一个数组。reshape()成一个二维数组，第一个参数是1表示只有一个数据，第二个参数-1，numpy自动决定第二维度有多少
y_predict = kNN_classifier.predict(x_test.reshape(1,-1))
y_predict
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