【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

发布时间：2024年01月08日

机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测，应用LogisticRegression实现逻辑回归预测，应用DecisionTreeClassifier实现决策树分类，应用RandomForestClassifie实现随机森林算法，应用Kmeans实现聚类任务。

K-近邻算法

学习目标

  • 掌握K-近邻算法实现过程
  • 知道K-近邻算法的距离公式
  • 知道K-近邻算法的超参数K值以及取值问题
  • 知道kd树实现搜索的过程
  • 应用KNeighborsClassifier实现分类
  • 知道K-近邻算法的优缺点
  • 知道交叉验证实现过程
  • 知道超参数搜索过程
  • 应用GridSearchCV实现算法参数的调优

K-近邻算法简介

在这里插入图片描述

  • 根据你的“邻居”来推断出你的类别

K-近邻算法(KNN)概念

K Nearest Neighbor算法又叫KNN算法，这个算法是机器学习里面一个比较经典的算法， 总体来说KNN算法是相对比较容易理解的算法

  • 定义

如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法

  • 距离公式

两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离 ，关于距离公式会在后面进行讨论

电影类型分析

假设我们现在有几部电影
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其中？ 号电影不知道类别，如何去预测？我们可以利用K近邻算法的思想

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分别计算每个电影和被预测电影的距离，然后求解

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k近邻算法Python初步使用

机器学习流程复习：
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  • 1.数据集
  • 2.数据基本处理
  • 3.特征工程
  • 4.机器学习
  • 5.模型评估

Scikit-learn工具介绍

在这里插入图片描述

  • Python语言的机器学习工具
  • Scikit-learn包括许多知名的机器学习算法的实现
  • Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API
  • 目前稳定版本0.19.1

安装

pip install scikit-learn==0.19.1

安装好之后可以通过以下命令查看是否安装成功

import sklearn
  • 注：安装scikit-learn需要Numpy, Scipy等库

Scikit-learn包含的内容

在这里插入图片描述

  • 分类、聚类、回归
  • 特征工程
  • 模型选择、调优

K-近邻算法API

sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数

案例

步骤分析

  • 1.数据集
  • 2.数据基本处理
  • 3.特征工程
  • 4.机器学习
  • 5.模型评估

代码过程

  • 导入模块
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
  • 构造数据集
x = [[0], [1], [2], [3]]
y = [0, 0, 1, 1]
  • 机器学习 – 模型训练
  
# 实例化API
  
  
estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)
  
  
# 使用fit方法进行训练
  
  
estimator.fit(x, y)

estimator.predict([[1]])

小结

  • 最近邻 (k-Nearest Neighbors，KNN) 算法是一种分类算法
  • 1968年由 Cover 和 Hart 提出，应用场景有字符识别、文本分类、图像识别等领域。
  • 该算法的思想是：一个样本与数据集中的k个样本最相似，如果这k个样本中的大多数属于某一个类别.
  • 实现流程

1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离

2）按距离递增次序排序

3）选取与当前点距离最小的k个点

4）统计前k个点所在的类别出现的频率

5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类

项目实例

博主也做过很多机器学习实际案例，机器学习相关算法可以参考：
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文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_43486940/article/details/135412756
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