【机器学*与R语言】2-懒惰学*K*邻（kNN）

目录

• 1.理解使用KNN进行分类
  • KNN特点
  • KNN步骤
    • 1）计算距离
    • 2）选择合适的K
    • 3）数据准备
• 2.用KNN诊断乳腺癌
  • 1）收集数据
  • 2）探索和准备数据
  • 3）训练模型
  • 4）评估模型的性能
  • 5）提高模型性能

1.理解使用KNN进行分类

KNN特点

• 近邻分类器：一种懒惰学习器，即把未标记的案例归类为与它们最相似的带有标记的案例所在的类。当一个概念很难定义，但你看到它时知道它是什么，就适合用KNN分类。
• KNN优点：简单有效；数据分布无要求；训练快
• KNN缺点：不产生模型（发现特征间关系能力有限）；分类慢；内存大；名义变量和缺失值需要处理
• KNN算法将特征处理为一个多维特征空间内的坐标。如标记配料为水果、蔬菜和蛋白3种类型，每种配料有脆度crunshiness和甜度sweetness 2个维度特征，体现在坐标内就是x轴、y轴。

KNN步骤

1）计算距离

距离函数度量：如欧氏距离（最短的直线距离），曼哈顿距离（类似城市街区路线）。欧氏距离公式：

假设我们已知葡萄、绿豆、坚果、橙子等食品的分类和特征（脆度和甜度），现在想知道已知特征（甜度=6，脆度=4）的西红柿属于哪一类？计算与它的几个近邻之间的欧氏距离：



若K=1，西红柿和orange最近，归类为水果；

若K=3，3个近邻为orange,grape,nuts，三者之间投票表决，2/3归为水果，因而西红柿归类为水果。

2）选择合适的K

• 偏差-方差权衡：过拟合与欠拟合之间的平衡。选择一个大的K会减少噪音数据对模型的影响，但过大会导致模型总是预测数量占大多数的那个类（几乎每个训练案例都会投票表决），而非最近的邻居；较小的K值会给出更复杂的决策边界，可更精细的拟合训练数据，但K过小则会使得噪音数据或异常值过度影响案例的分类（比如贴错标签）。
  
  

实际上，K的选取取决于学习概念的难度和训练集中案例的数量。一般，K为3-10。

• 常见的方法是将k设为训练集中案例数量的平方根。
• 另一种方法是基于多个测试数据集来测试多个K值，选择一个最好分类性能的K值。
• 还有一种不常见的方法就是选择一个较大的K，再按距离远近来给一个权威投票。

3）数据准备

• 特征标准化：将特征转换为一个标准范围内，使得特征对距离公式的贡献相对平均。如不转换，距离度量会被较大的特征值支配
• min-max标准化（0-1范围）：特征的每一个值(x-min(x))/(max(x)-min(x))
• z-score标准化（mean=0，sd=1，无边界）：(x-mean(x))/(sd(x))
• 名义变量的距离计算：利用哑变量编码，如男/女=1/0，不需要标准化（若是有序且步长相等的名义特征，则需要转换）
• 懒惰学习算法（基于实例的学习/机械学习）：没有抽象化步骤，跳过了抽象过程和一般化过程。仅仅存储训练集，所以训练很快，但预测较慢。是非参数学习方法，即没有需要学习的数据参数。

2.用KNN诊断乳腺癌

1）收集数据

数据：569例细胞活检案例，每个案例32个特征（其中包含一个编号，一个癌症诊断结果：良性B/恶性M），使用KNN算法来识别肿瘤是恶性还是良性？

获取途径1：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/

获取途径2：以下链接下载wisc_bc_data.csv

链接: https://pan.baidu.com/s/1Kdj6T8mp7YKraRLxEg3u1g 提取码: 9auq

2）探索和准备数据

查看数据，注意去除ID特征。

构造训练集和测试集最好都是来自数据全集的一个有代表性的子集（事先随机顺序）。

## Example: Classifying Cancer Samples ----
## Step 2: Exploring and preparing the data ---- 

# import the CSV file
wbcd <- read.csv("wisc_bc_data.csv", stringsAsFactors = FALSE)

# examine the structure of the wbcd data frame
str(wbcd)

# drop the id feature
wbcd <- wbcd[-1]

# table of diagnosis
table(wbcd$diagnosis)

# recode diagnosis as a factor
wbcd$diagnosis <- factor(wbcd$diagnosis, levels = c("B", "M"),
                         labels = c("Benign", "Malignant"))

# table or proportions with more informative labels
round(prop.table(table(wbcd$diagnosis)) * 100, digits = 1)

# summarize three numeric features
summary(wbcd[c("radius_mean", "area_mean", "smoothness_mean")])

# create normalization function
normalize <- function(x) {
  return ((x - min(x)) / (max(x) - min(x)))
}

# test normalization function - result should be identical
normalize(c(1, 2, 3, 4, 5))
normalize(c(10, 20, 30, 40, 50))

# normalize the wbcd data
wbcd_n <- as.data.frame(lapply(wbcd[2:31], normalize))

# confirm that normalization worked
summary(wbcd_n$area_mean)

# create training and test data
wbcd_train <- wbcd_n[1:469, ]
wbcd_test <- wbcd_n[470:569, ]

# create labels for training and test data

wbcd_train_labels <- wbcd[1:469, 1]
wbcd_test_labels <- wbcd[470:569, 1]

3）训练模型

K最好使用奇数，这样会减少各个类票数相等的情况发生的可能性（如西红柿示例中K=2时）。

## Step 3: Training a model on the data ----

# load the "class" library
library(class)

wbcd_test_pred <- knn(train = wbcd_train,
                      test = wbcd_test,
                      cl = wbcd_train_labels,
                      k = 21)  #训练集案例的平方根floor(sqrt(469))

4）评估模型的性能

即评估预测分类与测试分类中已知值得匹配程度。预测设计假阳性FP比率和假阴性FN比率之间的平衡。

乳腺癌分类的假阴性比假阳性付出的代价更大，即把恶性判断为良性。

## Step 4: Evaluating model performance ----

# load the "gmodels" library
library(gmodels)

# Create the cross tabulation of predicted vs. actual
CrossTable(x = wbcd_test_labels, y = wbcd_test_pred,
           prop.chisq = FALSE)

5）提高模型性能

①尝试将min-max标准化改为z-score标准化

## Step 5: Improving model performance ----

# use the scale() function to z-score standardize a data frame
wbcd_z <- as.data.frame(scale(wbcd[-1]))

# confirm that the transformation was applied correctly
summary(wbcd_z$area_mean)

# create training and test datasets
wbcd_train <- wbcd_z[1:469, ]
wbcd_test <- wbcd_z[470:569, ]

# re-classify test cases
wbcd_test_pred <- knn(train = wbcd_train, test = wbcd_test,
                      cl = wbcd_train_labels, k = 21)

# Create the cross tabulation of predicted vs. actual
CrossTable(x = wbcd_test_labels, y = wbcd_test_pred,
           prop.chisq = FALSE)

正确分类从98%降为95%，且假阴性从2%提升到了5%，效果更差。

②尝试不同的K值

# try several different values of k
wbcd_train <- wbcd_n[1:469, ]
wbcd_test <- wbcd_n[470:569, ]

wbcd_test_pred <- knn(train = wbcd_train, test = wbcd_test, cl = wbcd_train_labels, k=1)
CrossTable(x = wbcd_test_labels, y = wbcd_test_pred, prop.chisq=FALSE)

wbcd_test_pred <- knn(train = wbcd_train, test = wbcd_test, cl = wbcd_train_labels, k=5)
CrossTable(x = wbcd_test_labels, y = wbcd_test_pred, prop.chisq=FALSE)

wbcd_test_pred <- knn(train = wbcd_train, test = wbcd_test, cl = wbcd_train_labels, k=11)
CrossTable(x = wbcd_test_labels, y = wbcd_test_pred, prop.chisq=FALSE)

wbcd_test_pred <- knn(train = wbcd_train, test = wbcd_test, cl = wbcd_train_labels, k=15)
CrossTable(x = wbcd_test_labels, y = wbcd_test_pred, prop.chisq=FALSE)

wbcd_test_pred <- knn(train = wbcd_train, test = wbcd_test, cl = wbcd_train_labels, k=21)
CrossTable(x = wbcd_test_labels, y = wbcd_test_pred, prop.chisq=FALSE)

wbcd_test_pred <- knn(train = wbcd_train, test = wbcd_test, cl = wbcd_train_labels, k=27)
CrossTable(x = wbcd_test_labels, y = wbcd_test_pred, prop.chisq=FALSE)

以上结果中，虽然K=1时的假阴性率最低，但是以增加假阳性结果为代价的。注意不能为了过于准确预测测试集来随意调整方法。

尽管kNN算法简单，但它能处理复杂的任务。

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机器学习与R语言系列推文汇总：

【机器学习与R语言】1-机器学习简介

【机器学习与R语言】2-K近邻（kNN）

【机器学习与R语言】3-朴素贝叶斯（NB）

【机器学习与R语言】4-决策树

【机器学习与R语言】5-规则学习

【机器学习与R语言】6-线性回归

【机器学习与R语言】7-回归树和模型树

【机器学习与R语言】8-神经网络

【机器学习与R语言】9-支持向量机

【机器学习与R语言】10-关联规则

【机器学习与R语言】11-Kmeans聚类

【机器学习与R语言】12-如何评估模型的性能？

【机器学习与R语言】13-如何提高模型的性能？