机器学习入门（三）：K近邻算法原理 | KNN算法原理

🍔​​​​​​​ 前言

朋友们大家好，让我们一起踏入机器学习的奇妙世界，先来聊聊一位特别“邻近”的朋友——KNN算法。想象一下，当你在陌生的城市找餐馆，可能会问附近的朋友：“嘿，你们常去哪家吃？”KNN算法就像这样，它找“最邻近”的样本朋友来帮你做决定。简单直接，却能在分类和回归问题上展现不凡力量。

学习目标

理解KNN 算法原理

🍔 为什么学习KNN算法

KNN是监督学习分类算法，主要解决现实生活中分类问题。

根据目标的不同将监督学习任务分为了分类学习及回归预测问题。

监督学习任务的基本流程和架构：

（1）首先准备数据，可以是视频、音频、文本、图片等等

（2）抽取所需要的一些列特征，形成特征向量（Feature Vectors）

（3）将这些特征向量连同标记（Label）一并送入机器学习算法中，训练出一个预测模型（Predictive Model）。

（4）然后，采用同样的特征提取方法作用于新数据，得到用于测试的特征向量。

（5）最后，使用预测模型对这些待测的特征向量进行预测并得到结果（Expected Model）。

上述步骤示意如下：

KNN（K-Nearest Neihbor，KNN）K近邻是机器学习算法中理论最简单，最好理解的算法，是一个非常适合入门的算法，拥有如下特性：

• 思想极度简单，应用数学知识少(近乎为零)，对于很多不擅长数学的小伙伴十分友好
• 虽然算法简单，但效果也不错

🍔 KNN 原理

2.1 案例剖析

上图中每一个数据点代表一个肿瘤病历：

• 横轴表示肿瘤大小，纵轴表示发现时间
• 恶性肿瘤用蓝色表示，良性肿瘤用红色表示

疑问：新来了一个病人(下图绿色的点)，如何判断新来的病人(即绿色点)是良性肿瘤还是恶性肿瘤？

解决方法：k-近邻算法的做法如下：

（1）取一个值k=3(k值后面介绍，现在可以理解为算法的使用者根据经验取的最优值

(2）在所有的点中找到距离绿色点最近的三个点

（3）让最近的点所属的类别进行投票

（4）最近的三个点都是蓝色的，所以该病人对应的应该也是蓝色，即恶性肿瘤。

总结：

K-近邻算法可以用来解决监督学习中的分类问题。 算法的思想：通过K个最近的已知分类的样本来判断未知样本的类别。

2.2 算法原理

KNN算法描述

输入：训练数据集 ，xi为实例的特征向量，yi={C1，c2...Ck}为实例类别。 输出：实例x所属的类别y 步骤： （1）选择参数K （2）计算未知实例与所有已知实例的距离（多种方式计算距离） （3）选择最近K个已知实例 （4）根据少数服从多数的原则进行投票，让未知实例归类为K个最近邻中最多数的类别。 总结：KNN算法没有明显的特征训练过程，它的训练阶段仅仅将样本保存起来，训练开销为0，等到收到测试样本后在进行处理（如K值取值和距离计算）。因此，对应于训练阶段的学习该算法是一种懒惰学习（lazy learning）。

KNN三要素：

• 距离度量
• K值选择
• 分类决策准则

🍔 小结

让我们静下心来回忆一下本篇文章的内容：

🍬 KNN 算法原理简单，不需要训练，属于监督学习算法，常用来解决分类问题

🍬 KNN原理：先确定K值， 再计算距离，最后挑选K个最近的邻居进行投票

希望本篇文章对您有所帮助，感谢支持！