K近邻 (KNN)算法的原理及优缺点

一、KNN算法原理

  K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。

  它的基本思想是: 在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类。

  KNN算法的描述:

    (1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离;

    (2)按照距离的递增关系进行排序;

    (3)选取距离最小的K个点;

    (4)确定前K个点所在类别的出现频率

      (5)返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类。

  算法优点:训练时间为零。

  算法缺点:计算量太大。每一个待分类文本都要计算它到全体已知样本的距离,才能得到它的第K个最近邻点。

 

二、代码实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs  #make_blobs 聚类数据生成器 
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier   #KNeighborsClassfier K近邻分类
#sklearn 基于Python语言的机器学习工具,支持包括分类,回归,降维和聚类四大机器学习算法。
#  还包括了特征提取,数据处理和模型评估者三大模块。
#  sklearn.datasets (众)数据集;sklearn.neighbors 最近邻


data=make_blobs(n_samples=5000,centers=5,random_state=8)
# n_samples 待生成样本的总数,sample 样本,抽样
# centers 要生成的样本中心数
# randon_state 随机生成器的种子
X,y=data
#返回值,X 生成的样本数据集;y 样本数据集的标签

plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')
#c颜色,cmap Colormap实体或者是一个colormap的名字,cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。

clf=KNeighborsClassifier()
clf.fit(X,y)


x_min,x_max=X[:,0].min()-1,X[:,0].max()+1
y_min,y_max=X[:,1].min()-1,X[:,1].max()+1

xx,yy=np.meshgrid(np.arange(x_min,x_max,0.02),
                  np.arange(y_min,y_max,0.02))
Z=clf.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()])
Z=Z.reshape(xx.shape)
plt.pcolormesh(xx,yy,Z,cmap=plt.cm.Pastel1)
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.spring,edgecolor='k')
plt.title('KNN-Classifier')
plt.scatter(6.88,4.18,marker='*',s=200,c='r')
plt.xlim([x_min,x_max])


print('模型建好后的运行结果如下:')
print('=======================')
print('新加入样本的类别是:',clf.predict([[6.72,4.29]]))

print('该模型针对次数据集的分类正确率是:{:.2f}'.format(clf.score(X,y)))

输出结果:

模型建好后的运行结果如下:
=======================
新加入样本的类别是: [1]
该模型针对次数据集的分类正确率是:0.96

K近邻 (KNN)算法的原理及优缺点

 

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