机器学习算法——kNN（k-近邻算法）

算法概述

通过测量不同特征值之间的距离进行 [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 。

算法流程

• 数据
  • 样本数据（多维多行数据 + 标签）
  • 预测数据（多维一行数据）

---

• 比较预测数据与样本数据的距离
  • 欧氏距离
    
    $\operatorname{dist}(X, Y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{{n}\left(x_{i}-y_{i}\right)}{2}}$
• 将样本数据按照距离从小到大排序
• 选取前 k 个样本数据，取出现次数最多的样本标签作为预测数据的分类标签

代码示例

import collections
import numpy as np

def culEuDistance(x1, x2):
    """
    计算欧氏距离
    """
    return ((x1 - x2)**2).sum()**0.5

def knn(X, dataSet, labels, k):
    """
    比较预测数据与历史数据集的欧氏距离，选距离最小的k个历史数据中最多的分类。
    :param X:           需要预测的数据特征
    :param dataSet:     历史数据的数据特征
    :param labels:      与dataSet对应的标签
    :param k:           前k个
    :return:            label标签
    """
    if isinstance(dataSet, list):
        dataSet = np.array(dataSet)
    rowNum = dataSet.shape[0]
    X = np.tile(X,(rowNum,1))
    distances = np.empty(rowNum)
    for row in range(rowNum):
        distances[row] = culEuDistance(X[row], dataSet[row])
    sortedIdx = distances.argsort()
    candidates = []
    for i in range(k):
        candidates.append(labels[sortedIdx[i]])
    return collections.Counter(candidates).most_common(1)[0][0]

if __name__ == "__main__":
    # print(culEuDistance(np.array([3,4]), np.array([2,1])))
    X = [101,20]
    dataSet = [[3,104],[2,100],[1,81],[101,10],[99,5],[98,2]]
    labels = ['爱情片','爱情片','爱情片','动作片','动作片','动作片']
    print(knn(X,dataSet,labels,k=3))

    # 动作片