初步了解K近邻

前言

上期我们介绍了拟合问题，我们发现机器学习无外乎两个问题，分类问题和回归问题，今天我们就简单的了解一下KNN算法及此算法涉及的一些概念，这个算法涉及的数学知识很少，可以说是机器学习算法中理论最简单，最好理解的算法。

1.K相邻算法原理

💡首先我们通过案例更好的理解KNN算法 

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。

总结一下 

✒️✒️K-近邻算法属于哪类算法？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

KNN三要素：距离度量，K值选择，分类决策准则

 💥💥稍后我们还会在介绍完KNN算法之后详细的说距离的度量方法

2.归一化和标准化 

2.1为什么要做归一化和标准化 

样本中有多个特征，每一个特征都有自己的定义域和取值范围，他们对距离计算也是不同的，如取值较大的影响力会盖过取值较小的参数。因此，为了公平，样本参数必须做一些归一化处理，将不同的特征都缩放到相同的区间或者分布内。 

2.2归一化

 通过对原始数据进行变换，把数据映射到(默认为[0,1])之间。

❤️‍🔥❤️‍🔥scikit-learn 中实现归一化的 API: 

💢💢注意我们整个机器学习的环境需要很多库的帮助，具体我们可以去搜索页面搜索“Anaconda安装教程”去配置我们的编译环境

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

def test():

    # 1. 准备数据
    data = [[90, 2, 10, 40],
            [60, 4, 15, 45],
            [75, 3, 13, 46]]

    # 2. 初始化归一化对象
    transformer = MinMaxScaler()

    # 3. 对原始特征进行变换
    data = transformer.fit_transform(data)

    # 4. 打印归一化后的结果
    print(data)

归一化受到最大值与最小值的影响，这种方法容易受到异常数据的影响, 鲁棒性较差，适合传统精确小数据场景 

2.3标准化

• mean 为特征的平均值
• σ 为特征的标准差

💥💥scikit-learn 中实现标准化的 API: 

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def test():

    # 1. 准备数据
    data = [[90, 2, 10, 40],
            [60, 4, 15, 45],
            [75, 3, 13, 46]]

    # 2. 初始化标准化对象
    transformer = StandardScaler()

    # 3. 对原始特征进行变换
    data = transformer.fit_transform(data)

    # 4. 打印归一化后的结果
    print(data)

 对于标准化来说，如果出现异常点，由于具有一定数据量，少量的异常点对于平均值的影响并不大

2.4小结 

1. 归一化和标准化都能够将量纲不同的数据集缩放到相同范围内
2. 归一化受到最大值与最小值的影响，这种方法容易受到异常数据的影响, 鲁棒性较差，适合传统精确小数据场景
3. 对于标准化来说，如果出现异常点，由于具有一定数据量，少量的异常点对于平均值的影响并不大，鲁棒性更好

3.总结 

 🧡🧡友友们可能发现本期并没有太多的介绍有关KNN算法的API，而大多的去解释归一化和标准化，而贯穿整个机器学习的目的就是对于数据的处理和分析，归一化和标准化能更好的帮助我们，所以归一化和标准化是我们入门的基本功和必需品，当然机器学习还包含如何去更好的构建模型去自己预测一些数据等，所以友友们任重而道远呀，我们一起加油，下期我们就正式介绍KNN算法及相关实战案例。🧡🧡