机器学习第9天：K-邻近算法模型（KNN）_knn最近邻分类算法是模型吗

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一、前言

• 语言环境：Python3.6.5
• 编译器：jupyter notebook
• 代码|数据：微信公众号（K同学啊）中回复：第8天

二、基本概念

商业哲学家 Jim Rohn 说过一句话，“你，就是你最常接触的五个人的平均。”那么，在分析一个人时，我们不妨观察和他最亲密的几个人。同理的，在判定一个未知事物时，可以观察离它最近的几个样本，这就是KNN（k最近邻）的方法。

K-近邻算法是一种基本分类和回归方法。

K-近邻算法，即是给定一个训练数据集，输入一个新的实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例主要是哪一类别，那么就把该实例分类到这个类中。引用维基百科上的一幅图：

蓝色方块与红色三角形为训练集中的实例，绿色小圆是新输入的实例，现在在现有实例中取K个离小绿圆最近实例用于判断其类别。

• 当K=3时，所取实例在实线圆内，红三角占比最大，将新输入实例归为红三角一类。
• 当K=5时，所取实例在虚线圆内，绿方块占比最大，将新输入实例归为绿方块一类。

在KNN中存在两个重要问题，一个是K的取值问题，一个是距离计算问题，这里先不做讨论，仅仅引入KNN这个概念，明白它是一个什么东西，在后面文章中我们再对这两个问题进行深入讨论。下文将通过sklearn包来实现KNN。

三、代码实现

1. 问题简介

背景： 海伦一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的人选，但她没有从中找到喜欢的人。经过一番总结，她发现曾交往过三种类型的人：

• ①不喜欢的人；
• ②魅力一般的人；
• ③极具魅力的人。

她现在总结好的数据中（即训练集）包含三种特征：

• ①每年获得的飞行常客里程数
• ②玩视频游戏所耗时间百分比
• ③每周消费的冰淇淋公升数

她希望根据现有的数据来判断一个陌生男人会被她归到哪一类。

2.导入数据

import pandas as pd
data=pd.read_table('../data/datingTestSet2.txt',sep='\t',header=None)
data.head()
"""
0：每年获得的飞行常客里程数
1：玩视频游戏所耗时间百分比
2：每周消费的冰淇淋公升数
3：人物类别（不喜欢的人、魅力一般的人、极具魅力的人）
输出：
      0	        1	        2	    3
0	40920	8.326976	0.953952	3
1	14488	7.153469	1.673904	2
2	26052	1.441871	0.805124	1
3	75136	13.147394	0.428964	1
4	38344	1.669788	0.134296	1
"""
X = data.iloc[:,:3]
y = data.iloc[:,3]
1
2
3
4
5
6
7
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9
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3.将数据集分成训练集和测试集

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=3)
1
2

4.K-邻近算法模型

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
knc = KNeighborsClassifier()
knc.fit(X_train, y_train)
1
2
3

5.结果预测

data["预测结果"] = knc.predict(data.iloc[:,:3])
data.head(10)
"""
输出：
	  0      	1	        2	    3	预测结果
0	40920	8.326976	0.953952	3	   3
1	14488	7.153469	1.673904	2	   2
2	26052	1.441871	0.805124	1	   3
3	75136	13.147394	0.428964	1	   1
4	38344	1.669788	0.134296	1	   3
5	72993	10.141740	1.032955	1	   1
6	35948	6.830792	1.213192	3	   3
7	42666	13.276369	0.543880	3	   3
8	67497	8.631577	0.749278	1	   1
9	35483	12.273169	1.508053	3	   3
"""
1
2
3
4
5
6
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9
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6.模型评分

knc.score(X_test,y_test)
"""
输出：0.796
"""
1
2
3
4

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参考文章：
1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/25994179
2.维基百科
3.https://www.joinquant.com/view/community/detail/a98b7021e7391c62f6369207242700b2