K-近邻算法（knn）

标签：算法   之间   显示   put   create   items   技术分享   没有   数据   

1、K-近邻算法原理

1.1 算法特点

简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

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

1.2 工作原理

存在一个训练样本集，并且每个样本都存在标签（有监督学习）。输入没有标签的新样本数据后，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，然后算法提取出与样本集中特征最相似的数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，而且k通常不大于20。最后选择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。

1.3 实例解释

以电影分类为例子，使用k-近邻算法分类爱情片和动作片。有人曾经统计过很多电影的打斗镜头和接吻镜头，下图显示了6部电影的打斗和接吻镜头数。 假如有一部未看过的电影，如何确定它是爱情片还是动作片呢？ 

①首先需要统计这个未知电影存在多少个打斗镜头和接吻镜头，下图中问号位置是该未知电影出现的镜头数 

②之后计算未知电影与样本集中其他电影的距离（相似度），具体算法先忽略，结果如下表所示：

③将相似度列表排序，选出前k个最相似的样本。此处我们假设k=3，将上表中的相似度进行排序后前3分别是：He’s Not Really into Dudes，Beautiful Woman，California Man。
④统计最相似样本的分类。此处很容易知道这3个样本均为爱情片。
⑤将分类最多的类别作为未知电影的分类。那么我们就得出结论，未知电影属于爱情片。

2、k-近邻简单分类的应用

2.1 算法一般流程

2.2 Python实现代码及注释  

# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np

def createDataSet():
    dataSet = np.array([[1,1,1,1], [2, 2, 2,3], [8, 8,8,9], [9, 9, 9,8]])
    label = [‘A‘, ‘A‘, ‘B‘, ‘B‘]
    return dataSet, label

def classify(input, dataSet, label, k):
    dataSize = dataSet.shape[0]
    diff = np.tile(input, (dataSize, 1)) - dataSet
    sqdiff = diff ** 2
    squareDist = np.sum(sqdiff, axis=1)
    dist = squareDist**0.5
    sortDistIndex = np.argsort(dist)

    classCount = {}
    for i in range(k):
        votelabel = label[sortDistIndex[i]]
        classCount[votelabel] = classCount.get(votelabel, 0) + 1
    max = 0
    for key, value in classCount.items():
        if max < value:
            max = value
            classes = key
    return classes

参考：http://www.cnblogs.com/hemiy/p/6155425.html

K-近邻算法（knn）

标签：算法   之间   显示   put   create   items   技术分享   没有   数据   

原文地址：http://www.cnblogs.com/lovephysics/p/7230702.html