Python机器学习基础——K近邻算法详解KNN

1. K近邻算法简介

K近邻算法，简称KNN，是一种基本分类和回归算法，属于有监督学习算法。在分类问题中，KNN算法的工作原理是：给定一个未知样本，基于某种度量方式（如欧氏距离）与训练集中的所有样本相似度，选出K个与该样本最相似的训练样本，然后通过简单多数投票确定该样本属于哪一类。

2. KNN算法实现步骤

K近邻算法的实现步骤如下所示：

计算测试样本与所有训练样本之间的距离。
按照距离的大小进行排序，选择与测试样本最近的K个样本。
统计这K个样本中各个类别出现的次数。
根据最多的类别确定测试样本的类别。

3. KNN算法的几个重要的参数

KNN算法需要选择的几个重要参数：

K值的选择：K值越小越容易过拟合，K值越大越容易欠拟合。
距离度量方式的选择：常用的度量方式包括欧氏距离、曼哈顿距离等。
分类决策规则的选择：一般采用多数表决规则。

4. KNN算法的应用示例

以下是KNN算法的两个应用示例：

示例一：手写数字识别

手写数字识别是机器学习领域中的一个经典问题，KNN算法可以很好地应用在该领域中。

在该示例中，我们使用python中的sklearn库进行手写数字识别。具体实现步骤如下：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()

# 数据归一化处理
X = digits.data / 255
y = digits.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 进行KNN分类器模型训练
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, metric='euclidean')
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行模型预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出模型的分类性能报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

运行以上代码，可以得到该KNN分类器模型的分类性能报告。

示例二：糖尿病诊断

糖尿病是一种常见的代谢性疾病，KNN算法可以应用在糖尿病诊断中。

在该示例中，我们使用python中的sklearn库进行糖尿病诊断。具体实现步骤如下：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载糖尿病数据集
diabetes = datasets.load_diabetes()

# 数据归一化处理
X = diabetes.data / diabetes.data.max(axis=0)
y = diabetes.target > 140

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 进行KNN分类器模型训练
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, metric='euclidean')
knn.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行模型预测
y_pred = knn.predict(X_test)

# 输出模型的分类性能报告
print(classification_report(y_test, y_pred))