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KNN

介绍

knn又叫做k最近邻，也是一个分类的算法，其基本思想如下：

我们预测一个样本属于哪一类，就看在一定范围内，它离那个类别最近。

K代表你指定的范围，比如你指定K为7，就是说在离测试数据最近的7个样本中，哪个类别占得多，那我们就把测试数据分到那一类。

一般来说如果是二分类的话，K都会取奇数，免得出现一样的情况。

步骤

1. 计算测试点到所有样本点的距离
2. 对距离进行从小到大排序
3. 取前K个最近的距离，找到对应的类别
4. 那个类别最多就把测试点归到哪一类

实现

sklearn中自带了一些数据集，这里以鸢尾花为例；

数据包括四个特征： 花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度 ；

类别有三个：山鸢尾花、变色鸢尾花、维吉尼亚鸢尾花。用0、1、2表示；

K取5。

import numpy as npfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection._split import train_test_splitfrom sklearn.metrics import classification_reportdef knn(x_test,x_train,y_train,k):    x_data_size = x_train.shape[0]        # 求距离    diffMat = np.tile(x_test,(x_data_size,1))-x_train    dis = (diffMat**2).sum(axis=1)    dis = dis**0.5        # 排序,argsort排序存的是索引，不是值    sortedDis = np.argsort(dis)        # 统计前k个最近点的标签    classCount = {
   }    for i in range(k):        label = y_train[sortedDis[i]]        classCount[label] = classCount.get(label, 0)+1    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key=lambda item:item[1], reverse=True)    return sortedClassCount[0][0]# 导入sklearn自带的鸢尾花数据集iris = datasets.load_iris()# 切分测试机，训练集x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(iris.data,iris.target,test_size=0.2)# knn环节predictions = []for i in range(x_test.shape[0]):    predictions.append(knn(x_test[i], x_train, y_train, 5))# 计算指标print(classification_report(y_test,predictions))

以上例子计算得出的正确率、召回率和F1如下图所示：

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