数据挖掘学习札记：KNN算法（一）

参考：

1. KNN算法介绍，Python程序和一个简单算例

2. k-nearest neighbor algorithm

基本想法：

在距离空间里，如果一个样本的最接近的k个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。俗话叫，“随大流”。

算法描述：

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1. 依公式计算 Item 与 D1、D2 … …、Dj 之相似度。得到Sim(Item, D1)、Sim(Item, D2)… …、Sim(Item, Dj)。  

2. 将Sim(Item, D1)、Sim(Item, D2)… …、Sim(Item, Dj)排序，若是超过相似度阈值t则放入邻居案例集合NN。  

3. 自邻居案例集合NN中取出前k名，依多数决，得到Item可能类别。  

参数K的选取：

如何选择一个最佳的K值取决于数据。一般情况下，在分类时较大的K值能够减小噪声的影响。但会使类别之间的界限变得模糊。比如下图，





待测样本（绿色圆圈）既可能分到红色三角形类，也可能分到蓝色正方形类。如果k取3，从图可见，待测样本的3个邻居在实线的内圆里，按多数投票结果，它属于红色三角形类，票数1:2.但是如果k取5，那么待测样本的最邻近的5个样本在虚线的圆里，按表决法，它又属于蓝色正方形类，票数2（红色三角形）:3（蓝色正方形）。

其它问题：

计算两者间距离，用哪种距离会更好呢？计算量太大怎么办？假设样本中，类型分布非常不均，该怎么办呢？

例子（电影分类）：

电影名称	打斗次数	接吻次数	电影类型
California Man	3	104	Romance
He’s Not Really into Dudes	2	100	Romance
Beautiful Woman	1	81	Romance
Kevin Longblade	101	10	Action
Robo Slayer 3000	99	5	Action
Amped II	98	2	Action
未知	18	90	Unknown

这个数据用打斗次数和接吻次数来界定电影类型，接吻多的是Romance类型的，而打斗多的是动作电影。现在有一部名字未知的电影，打斗次数为18次，接吻次数为90次的电影（这里名字未知是为了防止能从名字中猜出电影类型），它到底属于哪种类型的电影呢？

下面调用Python的sklearn模块求解：(转自KNN算法介绍)

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import numpy as np  

from sklearn import neighbors  

knn = neighbors.KNeighborsClassifier() #取得knn分类器  

data = np.array([[3,104],[2,100],[1,81],[101,10],[99,5],[98,2]]) # <span style="font-family:Arial, Helvetica, sans-serif;">data对应着打斗次数和接吻次数</span>  

labels = np.array([1,1,1,2,2,2]) #<span style="font-family:Arial, Helvetica, sans-serif;">labels则是对应Romance和Action</span>  

knn.fit(data,labels) #导入数据进行训练'''  

knn.predict([18,90])  

说明：

首先，用labels数组中的1和2代表Romance和Aciton，因为sklearn不接受字符数组作为标志，只能用1,2这样的int型数据来表示，后面处理可以将1和2映射到Romance和Action上来。fit则是用data和labels进行训练，data对应的是打斗次数和接吻次数构成的向量，称之为特征向量。labels则是这个数据所代表的电影所属的类型。调用predict 进行预测，将未知电影的特征向量代入，则能分析出该未知电影所属的类型。此处计算结果为1,也就是该未知电影属于Romance，和直觉相符。