【每天学点AI】KNN算法：简单有效的机器学习分类器

 

想象一下，你正在计划一个周末的户外活动，你可能会问自己几个问题来决定去哪里：

 

"今天天气怎么样？"如果天气晴朗，你可能会选择去公园野餐；如果天气阴沉，你可能会选择去博物馆。

 

这个决策过程，其实就是一个简单的分类问题，而KNN（K-Nearest Neighbors）算法正是模仿这种人类决策过程的机器学习算法。

 

| 什么是KNN？

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种基本的分类与回归方法，属于监督学习范畴。它的核心思想是“物以类聚”，即相似的数据应有相似的输出。对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或预测值。

 

| KNN的工作原理

KNN算法通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。对于一个新的输入样本，KNN算法会在训练数据集中寻找与该样本最近的K个样本（即K个邻居），然后根据这些邻居的类别来预测新样本的类别。在分类问题中，常见的做法是通过“投票法”决定新样本的类别，即选择K个邻居中出现次数最多的类别作为新样本的预测类别。

 

举个例子：想象一下，你是一个新来的大学生，想要加入一个社团。但是，你对这个大学里的社团不太了解，所以你想找一个和你兴趣最接近的社团加入。你决定问问你周围的同学，看看他们都加入了哪些社团。

 

①你首先会找到几个你认识的同学（比如5个），这些同学就像是你的“邻居”，因为他们离你最近，你最容易从他们那里得到信息。

②然后，你问问这些同学他们都加入了哪些社团，可能是篮球社、舞蹈社、棋艺社等等。

③统计一下这些同学中，哪个社团被提到的次数最多。比如，有3个同学提到了篮球社，2个提到了舞蹈社。

④根据这个“投票”结果，你决定加入篮球社，因为这是被提到次数最多的社团，你觉得这个社团可能最符合你的兴趣。

 

在这个例子中，你就是那个“新的输入样本”，你的同学就是“训练数据集”，你选择社团的过程就是KNN算法的“分类”过程。你通过了解你周围同学的选择（即寻找最近的K个邻居），然后根据他们的选择来决定你自己的选择（即根据邻居的类别来预测你的类别）。这个过程就是KNN算法的核心思想：通过观察和你相似的人的选择，来预测你可能会做出的选择。

 

| 如何构建KNN模型？

构建KNN模型也不是简单地像上述例子分几个步骤，需要有完整科学的流程。

• 选择距离度量：KNN算法需要一个距离度量来计算样本之间的相似度，常见的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
• 确定K值：K值的选择对算法的性能有重要影响，通常通过交叉验证来选择最佳的K值。
• 寻找最近邻：对于每一个新的数据点，算法会在训练集中找到与其距离最近的K个点。
• 分类决策：根据K个最近邻的类别，通过多数表决等方式来决定新数据点的类别。

 

| KNN的应用

KNN（K-Nearest Neighbors）算法在日常生活中的应用非常广泛，比如：

 

推荐系统

当你在电商平台上购物时，系统会根据你过去的购买记录和浏览习惯，推荐与你之前购买或浏览过的商品相似的其他商品。这里，KNN算法通过分析用户行为数据，找到与当前用户行为最相似的其他用户，然后推荐那些相似用户喜欢的商品。

 

餐厅评分

当你使用美食应用寻找餐厅时，应用可能会根据你的位置和偏好，推荐附近的高分餐厅。KNN算法在这里通过分析其他用户的评价和评分，找到与你的搜索条件最匹配的餐厅，并预测它们的受欢迎程度。

 

房价预测

如果你想出售或购买房屋，KNN算法可以帮助你估计房屋的价值。通过输入房屋的特征（如面积、位置、建造年份等），KNN算法会找到附近相似房屋的销售价格，然后根据这些最近邻居的价格来预测目标房屋的价格。

 

| KNN与其他算法的比较

KNN算法与其他常见的机器学习算法相比，有独特的优势和局限性。

 

与决策树（Decision Trees）比较

优势：

• KNN不需要训练过程，可以立即对新数据做出预测。
• KNN可以处理非线性数据，而决策树在处理非线性数据时可能需要更复杂的模型。

劣势：

• 决策树模型更易于解释和可视化，而KNN的预测过程可能不够直观。
• 决策树通常对噪声数据和异常值更鲁棒，而KNN对这些数据更敏感。

 

与支持向量机（SVM）比较

优势：

• KNN算法实现简单，易于理解和使用。
• KNN可以很好地处理多分类问题，而SVM在多分类问题上需要额外的技术如一对一或一对多。

劣势：

• SVM在高维空间中表现更好，尤其是在特征空间很大时。
• SVM可以提供更好的泛化能力，而KNN可能会过拟合，尤其是在样本数量较少时。

 

与随机森林（Random Forest）比较

优势：

• KNN不需要训练时间，而随机森林需要构建多个决策树并进行聚合。
• KNN可以处理非线性和高维数据。

劣势：

• 随机森林在处理大型数据集时通常更快，而KNN在大数据集上可能会非常慢。
• 随机森林提供了更好的泛化能力，并且对噪声和异常值更鲁棒。

 

与神经网络（Neural Networks）比较

优势：

• KNN算法简单，不需要复杂的模型训练过程。
• KNN可以很容易地解释和理解模型的预测过程。

劣势：

• 神经网络可以捕捉更复杂的模式和非线性关系，尤其是在深度学习模型中。
• 神经网络通常在大规模数据集上表现更好，尤其是在图像和语音识别等领域。

 

与梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBM）比较

优势：

• KNN不需要训练，可以快速对新数据进行预测。
• KNN可以处理分类和回归问题，而GBM主要用于回归问题。

劣势：

• GBM通常在预测准确性上优于KNN，尤其是在结构化数据上。
• GBM可以处理更复杂的数据模式，并且对噪声和异常值更鲁棒。

 

KNN算法在需要快速原型开发和对模型解释性要求较高的场合很适用，在需要处理大规模数据集、高维数据或需要更强泛化能力的场景下，可能需要考虑其他更复杂的算法。

 

所以在实际应用中，应该根据具体问题的数据特征、解释性需求以及计算资源等方面的考量，选择更合适的算法，提升模型的效果和应用的可行性。

KNN属于机器学习算法，在AI全体系课程中，它不仅是机器学习入门者最先接触的算法之一，也是理解其他更复杂机器学习算法的基础，对于深入学习机器学习和理解其他更高级的算法有着重要的意义。

 

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