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编程问答

邻近算法(KNN算法)

發(fā)布時間:2024/8/23 编程问答 27 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 邻近算法(KNN算法) 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

鄰近算法

?鎖定
本詞條由“科普中國”百科科學(xué)詞條編寫與應(yīng)用工作項目?審核 。 鄰近算法,或者說K最近鄰(kNN,k-NearestNeighbor)分類算法是數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰,就是k個最近的鄰居的意思,說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。 kNN算法的核心思想是如果一個樣本在特征空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別,則該樣本也屬于這個類別,并具有這個類別上樣本的特性。該方法在確定分類決策上只依據(jù)最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。 kNN方法在類別決策時,只與極少量的相鄰樣本有關(guān)。由于kNN方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本,而不是靠判別類域的方法來確定所屬類別的,因此對于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說,kNN方法較其他方法更為適合。 中文名
k最鄰近分類算法
外文名
k-NearestNeighbor
用????途
用于分類,對未知事物的識別

目錄

  • 1?簡介
  • 2?算法流程
  • 3?優(yōu)點
  • 4?缺點
  • 5?改進策略
  • 簡介

    右圖中,綠色圓要被決定賦予哪個類,是紅色三角形還是藍色四方形?如果K=3,由于紅色三角形所占比例為2/3,綠色圓將被賦予紅色三角形那個類,如果K=5,由于藍色四方形比例為3/5,因此綠色圓被賦予藍色四方形類。 KNN算法的決策過程 K最近鄰(k-Nearest Neighbor,KNN)分類算法,是一個理論上比較成熟的方法,也是最簡單的機器學(xué)習算法之一。該方法的思路是:如果一個樣本在特征空間中的k個最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個類別,則該樣本也屬于這個類別。KNN算法中,所選擇的鄰居都是已經(jīng)正確分類的對象。該方法在定類決策上只依據(jù)最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。 KNN方法雖然從原理上也依賴于極限定理,但在類別決策時,只與極少量的相鄰樣本有關(guān)。由于KNN方法主要靠周圍有限的鄰近的樣本,而不是靠判別類域的方法來確定所屬類別的,因此對于類域的交叉或重疊較多的待分樣本集來說,KNN方法較其他方法更為適合。 KNN算法不僅可以用于分類,還可以用于回歸。通過找出一個樣本的k個最近鄰居,將這些鄰居的屬性的平均值賦給該樣本,就可以得到該樣本的屬性。更有用的方法是將不同距離的鄰居對該樣本產(chǎn)生的影響給予不同的權(quán)值(weight),如權(quán)值與距離成反比。

    算法流程

    1. 準備數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理 2. 選用合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試元組 3. 設(shè)定參數(shù),如k 4.維護一個大小為k的的按距離由大到小的優(yōu)先級隊列,用于存儲最近鄰訓(xùn)練元組。隨機從訓(xùn)練元組中選取k個元組作為初始的最近鄰元組,分別計算測試元組到這k個元組的距離,將訓(xùn)練元組標號和距離存入優(yōu)先級隊列 5. 遍歷訓(xùn)練元組集,計算當前訓(xùn)練元組與測試元組的距離,將所得距離L 與優(yōu)先級隊列中的最大距離Lmax 6. 進行比較。若L>=Lmax,則舍棄該元組,遍歷下一個元組。若L < Lmax,刪除優(yōu)先級隊列中最大距離的元組,將當前訓(xùn)練元組存入優(yōu)先級隊列。 7. 遍歷完畢,計算優(yōu)先級隊列中k 個元組的多數(shù)類,并將其作為測試元組的類別。 8. 測試元組集測試完畢后計算誤差率,繼續(xù)設(shè)定不同的k值重新進行訓(xùn)練,最后取誤差率最小的k 值。[1]

    優(yōu)點

    1.簡單,易于理解,易于實現(xiàn),無需估計參數(shù),無需訓(xùn)練; 2. 適合對稀有事件進行分類; 3.特別適合于多分類問題(multi-modal,對象具有多個類別標簽), kNN比SVM的表現(xiàn)要好。[1]

    缺點

    該算法在分類時有個主要的不足是,當樣本不平衡時,如一個類的樣本容量很大,而其他類樣本容量很小時,有可能導(dǎo)致當輸入一個新樣本時,該樣本的K個鄰居中大容量類的樣本占多數(shù)。 該算法只計算“最近的”鄰居樣本,某一類的樣本數(shù)量很大,那么或者這類樣本并不接近目標樣本,或者這類樣本很靠近目標樣本。無論怎樣,數(shù)量并不能影響運行結(jié)果。 該方法的另一個不足之處是計算量較大,因為對每一個待分類的文本都要計算它到全體已知樣本的距離,才能求得它的K個最近鄰點。 可理解性差,無法給出像決策樹那樣的規(guī)則。[1]

    改進策略

    kNN算法因其提出時間較早,隨著其他技術(shù)的不斷更新和完善,kNN算法的諸多不足之處也逐漸顯露,因此許多kNN算法的改進算法也應(yīng)運而生。 針對以上算法的不足,算法的改進方向主要分成了分類效率和分類效果兩方面。 分類效率:事先對樣本屬性進行約簡,刪除對分類結(jié)果影響較小的屬性,快速的得出待分類樣本的類別。該算法比較適用于樣本容量比較大的類域的自動分類,而那些樣本容量較小的類域采用這種算法比較容易產(chǎn)生誤分。 分類效果:采用權(quán)值的方法(和該樣本距離小的鄰居權(quán)值大)來改進,Han等人于2002年嘗試利用貪心法,針對文件分類實做可調(diào)整權(quán)重的k最近鄰居法WAkNN (weighted adjusted k nearest neighbor),以促進分類效果;而Li等人于2004年提出由于不同分類的文件本身有數(shù)量上有差異,因此也應(yīng)該依照訓(xùn)練集合中各種分類的文件數(shù)量,選取不同數(shù)目的最近鄰居,來參與分類。

    一、算法概述

    1、kNN算法又稱為k近鄰分類(k-nearest neighbor classification)算法。
    最簡單平凡的分類器也許是那種死記硬背式的分類器,記住所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù),對于新的數(shù)據(jù)則直接和訓(xùn)練數(shù)據(jù)匹配,如果存在相同屬性的訓(xùn)練數(shù)據(jù),則直接用它的分類來作為新數(shù)據(jù)的分類。這種方式有一個明顯的缺點,那就是很可能無法找到完全匹配的訓(xùn)練記錄。

    kNN算法則是從訓(xùn)練集中找到和新數(shù)據(jù)最接近的k條記錄,然后根據(jù)他們的主要分類來決定新數(shù)據(jù)的類別。該算法涉及3個主要因素:訓(xùn)練集、距離或相似的衡量、k的大小。

    2、代表論文
    Discriminant Adaptive Nearest Neighbor Classification
    Trevor Hastie and Rolbert Tibshirani
    IEEE TRANSACTIONS ON PAITERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. 18, NO. 6, JUNE 1996
    http://www.stanford.edu/~hastie/Papers/dann_IEEE.pdf

    3、行業(yè)應(yīng)用
    客戶流失預(yù)測、欺詐偵測等(更適合于稀有事件的分類問題)

    二、算法要點

    1、指導(dǎo)思想
    kNN算法的指導(dǎo)思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由你的鄰居來推斷出你的類別。

    計算步驟如下:
    ????1)算距離:給定測試對象,計算它與訓(xùn)練集中的每個對象的距離
    ????2)找鄰居:圈定距離最近的k個訓(xùn)練對象,作為測試對象的近鄰
    ????3)做分類:根據(jù)這k個近鄰歸屬的主要類別,來對測試對象分類

    2、距離或相似度的衡量
    什么是合適的距離衡量?距離越近應(yīng)該意味著這兩個點屬于一個分類的可能性越大。
    覺的距離衡量包括歐式距離、夾角余弦等。
    對于文本分類來說,使用余弦(cosine)來計算相似度就比歐式(Euclidean)距離更合適。

    3、類別的判定
    投票決定:少數(shù)服從多數(shù),近鄰中哪個類別的點最多就分為該類。
    加權(quán)投票法:根據(jù)距離的遠近,對近鄰的投票進行加權(quán),距離越近則權(quán)重越大(權(quán)重為距離平方的倒數(shù))

    三、優(yōu)缺點

    1、優(yōu)點
    簡單,易于理解,易于實現(xiàn),無需估計參數(shù),無需訓(xùn)練
    適合對稀有事件進行分類(例如當流失率很低時,比如低于0.5%,構(gòu)造流失預(yù)測模型)
    特別適合于多分類問題(multi-modal,對象具有多個類別標簽),例如根據(jù)基因特征來判斷其功能分類,kNN比SVM的表現(xiàn)要好

    2、缺點
    懶惰算法,對測試樣本分類時的計算量大,內(nèi)存開銷大,評分慢
    可解釋性較差,無法給出決策樹那樣的規(guī)則。

    四、常見問題

    1、k值設(shè)定為多大?
    k太小,分類結(jié)果易受噪聲點影響;k太大,近鄰中又可能包含太多的其它類別的點。(對距離加權(quán),可以降低k值設(shè)定的影響)
    k值通常是采用交叉檢驗來確定(以k=1為基準)
    經(jīng)驗規(guī)則:k一般低于訓(xùn)練樣本數(shù)的平方根

    2、類別如何判定最合適?
    投票法沒有考慮近鄰的距離的遠近,距離更近的近鄰也許更應(yīng)該決定最終的分類,所以加權(quán)投票法更恰當一些。

    3、如何選擇合適的距離衡量?
    高維度對距離衡量的影響:眾所周知當變量數(shù)越多,歐式距離的區(qū)分能力就越差。
    變量值域?qū)嚯x的影響:值域越大的變量常常會在距離計算中占據(jù)主導(dǎo)作用,因此應(yīng)先對變量進行標準化。

    4、訓(xùn)練樣本是否要一視同仁?
    在訓(xùn)練集中,有些樣本可能是更值得依賴的。
    可以給不同的樣本施加不同的權(quán)重,加強依賴樣本的權(quán)重,降低不可信賴樣本的影響。

    5、性能問題?
    kNN是一種懶惰算法,平時不好好學(xué)習,考試(對測試樣本分類)時才臨陣磨槍(臨時去找k個近鄰)。
    懶惰的后果:構(gòu)造模型很簡單,但在對測試樣本分類地的系統(tǒng)開銷大,因為要掃描全部訓(xùn)練樣本并計算距離。
    已經(jīng)有一些方法提高計算的效率,例如壓縮訓(xùn)練樣本量等。

    6、能否大幅減少訓(xùn)練樣本量,同時又保持分類精度?
    濃縮技術(shù)(condensing)
    編輯技術(shù)(editing)
    1. 綜述 1.1 Cover和Hart在1968年提出了最初的鄰近算法 1.2 分類(classification)算法 1.3 輸入基于實例的學(xué)習(instance-based learning), 懶惰學(xué)習(lazy learning)
    2. 例子:




    3. 算法詳述
    3.1 步驟: 為了判斷未知實例的類別,以所有已知類別的實例作為參照 選擇參數(shù)K 計算未知實例與所有已知實例的距離 選擇最近K個已知實例 根據(jù)少數(shù)服從多數(shù)的投票法則(majority-voting),讓未知實例歸類為K個最鄰近樣本中最多數(shù)的類別
    3.2 細節(jié): 關(guān)于K 關(guān)于距離的衡量方法: 3.2.1 Euclidean Distance 定義
    未知電影屬于什么類型?
    電影屬于什么類型?



    4. 算法優(yōu)缺點: 4.1 算法優(yōu)點 簡單 易于理解 容易實現(xiàn) 通過對K的選擇可具備丟噪音數(shù)據(jù)的健壯性 4.2 算法缺點
    需要大量空間儲存所有已知實例 算法復(fù)雜度高(需要比較所有已知實例與要分類的實例) 當其樣本分布不平衡時,比如其中一類樣本過大(實例數(shù)量過多)占主導(dǎo)的時候,新的未知實例容易被歸類為這個主導(dǎo)樣本,因為這類樣本實例的數(shù)量過大,但這個新的未知實例實際并木接近目標樣本

    5. 改進版本 考慮距離,根據(jù)距離加上權(quán)重 比如: 1/d (d: 距離) 1 數(shù)據(jù)集介紹:
    虹膜
    150個實例
    萼片長度,萼片寬度,花瓣長度,花瓣寬度 (sepal length, sepal width, petal length and petal width)
    類別: Iris setosa, Iris versicolor, Iris virginica.
    2. 利用Python的機器學(xué)習庫sklearn: SkLearnExample.pyfrom sklearn import neighbors from sklearn import datasetsknn = neighbors.KNeighborsClassifier()iris = datasets.load_iris()print irisknn.fit(iris.data, iris.target)predictedLabel = knn.predict([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]])print predictedLabel3. KNN 實現(xiàn)Implementation:# Example of kNN implemented from Scratch in Pythonimport csv import random import math import operatordef loadDataset(filename, split, trainingSet=[] , testSet=[]):with open(filename, 'rb') as csvfile:lines = csv.reader(csvfile)dataset = list(lines)for x in range(len(dataset)-1):for y in range(4):dataset[x][y] = float(dataset[x][y])if random.random() < split:trainingSet.append(dataset[x])else:testSet.append(dataset[x])def euclideanDistance(instance1, instance2, length):distance = 0for x in range(length):distance += pow((instance1[x] - instance2[x]), 2)return math.sqrt(distance)def getNeighbors(trainingSet, testInstance, k):distances = []length = len(testInstance)-1for x in range(len(trainingSet)):dist = euclideanDistance(testInstance, trainingSet[x], length)distances.append((trainingSet[x], dist))distances.sort(key=operator.itemgetter(1))neighbors = []for x in range(k):neighbors.append(distances[x][0])return neighborsdef getResponse(neighbors):classVotes = {}for x in range(len(neighbors)):response = neighbors[x][-1]if response in classVotes:classVotes[response] += 1else:classVotes[response] = 1sortedVotes = sorted(classVotes.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)return sortedVotes[0][0]def getAccuracy(testSet, predictions):correct = 0for x in range(len(testSet)):if testSet[x][-1] == predictions[x]:correct += 1return (correct/float(len(testSet))) * 100.0def main():# prepare datatrainingSet=[]testSet=[]split = 0.67loadDataset(r'D:\MaiziEdu\DeepLearningBasics_MachineLearning\Datasets\iris.data.txt', split, trainingSet, testSet)print 'Train set: ' + repr(len(trainingSet))print 'Test set: ' + repr(len(testSet))# generate predictionspredictions=[]k = 3for x in range(len(testSet)):neighbors = getNeighbors(trainingSet, testSet[x], k)result = getResponse(neighbors)predictions.append(result)print('> predicted=' + repr(result) + ', actual=' + repr(testSet[x][-1]))accuracy = getAccuracy(testSet, predictions)print('Accuracy: ' + repr(accuracy) + '%')main()



    3.3 舉例


    總結(jié)

    以上是生活随笔為你收集整理的邻近算法(KNN算法)的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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