数据挖掘领域十大经典算法之—K-邻近算法/kNN（超详细附代码）

╰半夏微凉° 2022-05-14 14:23 160阅读 0赞

简介  
又叫K-邻近算法，是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。

基本思想  
kNN的思想很简单：在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。kNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。

e.g：下图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果k=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果k=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。

算法复杂度  
kNN是一种lazy-learning算法，分类器不需要使用训练集进行训练，因此训练时间复杂度为0；kNN分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，如果训练集中文档总数为n，那么kNN的分类时间复杂度为O(n)；因此，最终的时间复杂度是O(n)。

优缺点  
优点  
理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归 ；  
适合对稀有事件进行分类（例如：客户流失预测）；  
特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签，例如：根据基因特征来判断其功能分类)， kNN比SVM的表现要好。  
缺点  
当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数；  
计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点；  
可理解性差，无法给出像决策树那样的规则。  
代码  
代码已在github上实现，这里也贴出来

\# coding:utf-8

import numpy as np

def createDataset():  
    '''  
    创建训练集,特征值分别为搞笑镜头、拥抱镜头、打斗镜头的数量  
    '''  
    learning\_dataset = \{"宝贝当家": \[45, 2, 9, "喜剧片"\],  
              "美人鱼": \[21, 17, 5, "喜剧片"\],  
              "澳门风云3": \[54, 9, 11, "喜剧片"\],  
              "功夫熊猫3": \[39, 0, 31, "喜剧片"\],  
              "谍影重重": \[5, 2, 57, "动作片"\],  
              "叶问3": \[3, 2, 65, "动作片"\],  
              "伦敦陷落": \[2, 3, 55, "动作片"\],  
              "我的特工爷爷": \[6, 4, 21, "动作片"\],  
              "奔爱": \[7, 46, 4, "爱情片"\],  
              "夜孔雀": \[9, 39, 8, "爱情片"\],  
              "代理情人": \[9, 38, 2, "爱情片"\],  
              "新步步惊心": \[8, 34, 17, "爱情片"\]\}  
    return learning\_dataset

def kNN(learning\_dataset,dataPoint,k):  
    '''  
    kNN算法,返回k个邻居的类别和得到的测试数据的类别  
    '''  
    \# s1:计算一个新样本与数据集中所有数据的距离  
    disList=\[\]  
    for key,v in learning\_dataset.items():  
       d=np.linalg.norm(np.array(v\[:3\])-np.array(dataPoint))  
       disList.append(\[key,round(d,2)\])

\# s2:按照距离大小进行递增排序  
    disList.sort(key=lambda dis: dis\[1\])

\# s3:选取距离最小的k个样本  
    disList=disList\[:k\]

\# s4:确定前k个样本所在类别出现的频率，并输出出现频率最高的类别  
    labels = \{"喜剧片":0,"动作片":0,"爱情片":0\}    
    for s in disList:    
        label = learning\_dataset\[s\[0\]\]    
        labels\[label\[len(label)-1\]\] += 1    
    labels =sorted(labels.items(),key=lambda asd: asd\[1\],reverse=True)

return labels,labels\[0\]\[0\]

if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':

learning\_dataset=createDataset()

testData=\{"唐人街探案": \[23, 3, 17, "？片"\]\}  
    dataPoint=list(testData.values())\[0\]\[:3\]

k=6

labels,result=kNN(learning\_dataset,dataPoint,k)  
    print(labels,result,sep='\\n')