机器学习 - KNN算法

KNN算法概述

KNN（K-最近邻，K-Nearest Neighbors）是一种基本且直观的监督学习算法，用于分类和回归任务。其核心思想是：如果一个样本在特征空间中和其K个最近的邻居比较接近，那么这些邻居的标签可以用于预测该样本的标签。

算法原理

1. 训练阶段：KNN算法实际上没有显式的训练过程，它只是简单地存储训练数据。
2. 预测阶段：对于每个测试样本，KNN通过以下步骤进行预测：
   1. 计算距离：计算测试样本与所有训练样本之间的距离。
   2. 选择邻居：根据计算的距离，从训练集中选择距离最近的K个样本。
   3. 投票或平均：对于分类任务，选择K个邻居中出现次数最多的标签作为预测结果；对于回归任务，取K个邻居的平均值作为预测结果。

关键步骤详细讲解

1. 距离计算：
   最常用的距离度量是欧几里得距离（Euclidean Distance），其公式为：
   $$d(\mathbf{x},\mathbf{y})=\sqrt{\sum _{i=1}^n(x_i-y_i{)}^2}$$
   其中，$\mathbf{x}$和$\mathbf{y}$是两个样本的特征向量，$x_i$和$y_i$是它们在第$i$个特征上的值。

2. 选择K个最近邻居：
   对于给定的测试样本，计算它与所有训练样本的距离，并根据距离升序排序，选择前K个样本作为最近邻居。

3. 分类与回归：

   • 分类任务：对于K个最近邻居中的标签进行投票，选择出现次数最多的标签作为预测结果。假设$y_i$是第$i$个邻居的标签，那么预测结果$\hat{y}$为：
     $$\hat{y}=\arg \underset{c\in C}{\max }\sum _{i=1}^{K}1(y_i=c)$$
     其中，$C$是所有可能的类别集合，$1(\cdot )$是指示函数，当括号内条件为真时取1，否则取0。
   • 回归任务：取K个最近邻居标签的平均值作为预测结果。假设$y_i$是第$i$个邻居的标签，那么预测结果$\hat{y}$为：
     $$\hat{y}=\frac{1}{K}\sum _{i=1}^K{y}_i$$

代码实现

给定癌症数据集，根据数据进行KNN算法预测病人是否患癌。

代码详细讲解

这个代码段实现了一个KNN（K-最近邻）算法，用于对前列腺癌数据集进行分类预测。我们先一步步地讲解代码的每个部分，然后指出其中一些可能需要优化的地方。

1. 读取数据

import csv
import random

# 读取
with open('Prostate_Cancer.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    datas = [row for row in reader]

这部分代码使用csv.DictReader读取CSV文件，将每一行数据存储为字典，并将所有数据存储在一个列表datas中。

2. 数据分组

# 分组
random.shuffle(datas)  # 洗牌
n = len(datas) // 3
test_set = datas[0:n]
train_set = datas[n:]

这部分代码将数据集随机打乱，并将其分为训练集（train_set）和测试集（test_set）。其中，测试集占总数据的三分之一。

3. 定义距离函数

# 距离
def distance(d1, d2):
    res = 0
    for key in ("radius", "texture", "perimeter", "area", "smoothness", "compactness", "symmetry",
                "fractal_dimension"):
        res += (float(d1[key]) - float(d2[key])) ** 2
    return res ** 0.5

该函数计算两个样本之间的欧几里得距离。使用了前列腺癌数据集中的八个特征：radius、texture、perimeter、area、smoothness、compactness、symmetry 和 fractal_dimension。

4. 定义KNN算法

K = 5

def knn(data):
    # 1.距离
    res = [
        {"result": train['diagnosis_result'], "distance": distance(data, train)}
        for train in train_set
    ]
    # 2.排序-升序
    sorted(res,key=lambda item:item["distance"])
    # 3.取前k个
    res2 = res[0:K]
    # 4.加权平均
    result = {"B":0,"M":0}
    # 总距离
    sum = 0
    for r in res2:
        sum += r["distance"]
    for r in res2:
        result[r["result"]] += 1 - r["distance"]/sum
    if result["B"] > result["M"]:
        return  'B'
    else:
        return 'M'

这个函数实现了KNN算法的核心步骤：

1. 计算距离：计算测试样本与训练集中每个样本的距离。
2. 排序：按距离升序排序。
3. 选择最近的K个邻居。
4. 加权平均：对前K个邻居的分类结果进行加权平均，距离越近权重越高。根据加权结果决定测试样本的分类。

5. 测试算法

# 测试
correct = 0
for test in test_set:
    result = test['diagnosis_result']
    result2 = knn(test)
    if result == result2:
        correct += 1
print("准确率：{:.2f}%".format(correct/len(test_set)*100))

这部分代码遍历测试集，使用KNN算法对每个测试样本进行预测，并计算准确率。

以下是用Python实现KNN算法的完整代码示例：

import csv
import random

# 读取
with open('Prostate_Cancer.csv', 'r') as file:
    reader = csv.DictReader(file)
    datas = [row for row in reader]

# 分组
random.shuffle(datas)  # 洗牌
n = len(datas) // 3
test_set = datas[0:n]
train_set = datas[n:]


# KNN

# 距离
def distance(d1, d2):
    res = 0
    for key in ("radius", "texture", "perimeter", "area", "smoothness", "compactness", "symmetry",
                "fractal_dimension"):
        res += (float(d1[key]) - float(d2[key])) ** 2
    return res ** 0.5


K = 5


def knn(data):
    # 1.距离
    res = [
        {"result": train['diagnosis_result'], "distance": distance(data, train)}
        for train in train_set
    ]
    # 2.排序-升序
    sorted(res,key=lambda item:item["distance"])
    # 3.取前k个
    res2 = res[0:K]
    # 4.加权平均
    result = {"B":0,"M":0}
    # 总距离
    sum = 0
    for r in res2:
        sum += r["distance"]
    for r in res2:
        result[r["result"]] += 1 - r["distance"]/sum
    if result["B"] > result["M"]:
        return  'B'
    else:
        return 'M'

# 测试
correct = 0
for test in test_set:
    result = test['diagnosis_result']
    result2 = knn(test)
    if result == result2:
        correct += 1
print("准确率：{:.2f}%".format(correct/len(test_set)*100))

数据集需要的可以后台私信我。

原文地址：https://blog.csdn.net/L6666688888/article/details/140576430

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