k-近邻算法原理
K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。
• 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。
• 缺点：时间复杂度高、空间复杂度高。
适用数据范围：数值型和标称型。
工作原理
存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。一般来说，我们 只选择样本数据集中前K个最相似的数据，这就是K-近邻算法中K的出处,通常K是不大于20的整数。 最后 ，选择K个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : /11/9 11:46# @Author :import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier# 准备样本(如图1)df = pd.DataFrame(data={'电影名称': ['功夫熊猫', '叶问3', '二次曝光', '代理情人', '新步步惊心', '谍影重重', '美人鱼', '宝贝当家', '唐人街探案'],'搞笑镜头': [39, 3, 2, 9, 8, 5, 21, 45, 23], '拥抱镜头': [0, 2, 3, 38, 34, 2, 17, 2, 3],'打斗镜头': [31, 65, 55, 2, 17, 57, 5, 9, 17],'电影类型': ['喜剧片', '动作片', '爱情片', '爱情片', '爱情片', '动作片', '喜剧片', '喜剧片', np.NaN]})# 获取待求的电影名称的下标idx = df[df.电影名称 == "唐人街探案"].index# 样本分离# 已知电影类型的电影(如图2)df_konw = df.drop(index=idx)# 不知电影类型的电影(如图3)df_test = df.iloc[idx]# 构建KNN分类器对象,k_neighbors查询默认使用的邻居数knnclf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, algorithm='auto')# 这是一个训练样本集 而且必须是一个二维数组X_train = np.array(df_konw.loc[:, ["搞笑镜头", "拥抱镜头", "打斗镜头"]])Y_train = np.array(df_konw["电影类型"])# 生成训练模型knnclf.fit(X_train, Y_train)# 输入测试值X_test = np.array(df_test.loc[:, ["搞笑镜头", "拥抱镜头", "打斗镜头"]])# 预测y_test = knnclf.predict(X_test)# array(['喜剧片'], dtype=object)# 输出准确率# ret = knnclf.score(X_test, y_test)
(图1)
(图2)
(图3)
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