機(jī)器學(xué)習(xí)中的K近鄰算法是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)算法，有點(diǎn)像“人以類聚，物以群分”的說法。之前的文章很多都是說算法原理，這篇文章，我們來講講其優(yōu)缺點(diǎn)和使用場(chǎng)景。

一、K近鄰算法如何理解？

K近鄰（K-Nearest Neighbor, KNN）是一種基于實(shí)例的學(xué)習(xí)算法，它利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中與待分類樣本最相似的K個(gè)樣本的類別來判斷待分類樣本所屬的類別。在機(jī)器學(xué)習(xí)中用于分類和回歸分析。

二、K近鄰算法的基本原理？

在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中找到與該實(shí)例最鄰近的K個(gè)實(shí)例， 如果這K個(gè)實(shí)例的大多數(shù)都屬于同一個(gè)分類，就把該輸入實(shí)例分類到這個(gè)類中。一般情況下，我們只選擇樣本集中前K個(gè)最相似的數(shù)據(jù)，這就是K近鄰算法中k的出處（通常K是不大于20的整數(shù)）。比如：比較3個(gè)最近的數(shù)據(jù)，那么K=3。

最后，選擇K個(gè)最相似的數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的分類，作為新數(shù)據(jù)的分類。

這種思想實(shí)際上也非常好理解，有點(diǎn)像“人以類聚，物以群分”的說法——如果你身邊的鄰居都來自同一個(gè)公司，那么你極有可能也屬于某個(gè)公司；如果你身邊的朋友絕大多數(shù)都屬于某個(gè)學(xué)校畢業(yè)，那么你極有可能也曾經(jīng)在這個(gè)學(xué)校讀過書。

這種方式也很類似投票機(jī)制，新來的數(shù)據(jù)與舊數(shù)據(jù)相比對(duì)，多數(shù)都屬于某個(gè)類別時(shí)，采用少數(shù)服從多數(shù)的原則，給新數(shù)據(jù)歸類。

同樣，我們轉(zhuǎn)化到幾何的方式去看這個(gè)算法，KNN可以看成：有那么一堆你已經(jīng)知道分類的數(shù)據(jù)，然后當(dāng)一個(gè)新數(shù)據(jù)進(jìn)入的時(shí)候，就開始跟已知數(shù)據(jù)里的每個(gè)點(diǎn)求距離，然后挑離這個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)最近的K個(gè)點(diǎn)看看這幾個(gè)點(diǎn)屬于什么類型，就把這個(gè)新的點(diǎn)歸到這個(gè)同屬大多數(shù)的類別里。

三、K近鄰算法的一些關(guān)鍵哪些？

1. 距離度量

KNN算法的核心在于距離度量，它決定了樣本之間的相似度。通過選擇合適的距離度量方法，KNN算法能夠準(zhǔn)確地找出與待分類樣本最相似的鄰居，從而進(jìn)行準(zhǔn)確的分類。

2. 如何確定K值

在KNN算法中，K值的選擇對(duì)分類結(jié)果具有重要影響。K值太小可能導(dǎo)致過擬合，即算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲過于敏感；而K值太大則可能導(dǎo)致欠擬合，即算法忽略了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的有用信息。

確定K值的常用方法包括交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索。交叉驗(yàn)證是一種評(píng)估模型性能的方法，它將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，通過多次訓(xùn)練和測(cè)試來選擇最優(yōu)的K值。網(wǎng)格搜索則是一種參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，它通過在一定的參數(shù)范圍內(nèi)進(jìn)行窮舉搜索，找到使得模型性能最優(yōu)的K值。

在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)問題的具體需求和數(shù)據(jù)集的特性來選擇合適的K值。通常，可以通過實(shí)驗(yàn)和比較不同K值下的分類性能來確定最優(yōu)的K值。

3. 分類與回歸的區(qū)別

KNN算法既可以用于分類問題，也可以用于回歸問題。

分類問題

給定一個(gè)新樣本點(diǎn)，KNN算法通常是通過找出訓(xùn)練集中與其最近的k個(gè)鄰居（根據(jù)某種距離度量），然后基于這k個(gè)鄰居中最常見的類別來預(yù)測(cè)新樣本的類別。

回歸問題

如果是回歸任務(wù)，則是通過計(jì)算k個(gè)鄰居的平均值或其他統(tǒng)計(jì)量（如中位數(shù)）來預(yù)測(cè)連續(xù)數(shù)值。

區(qū)別：

分類問題的目標(biāo)是預(yù)測(cè)離散型變量，即樣本的類別標(biāo)簽；而回歸問題的目標(biāo)是預(yù)測(cè)連續(xù)型變量，即樣本的具體數(shù)值

4. k鄰近算法的步驟

1）距離度量

選擇一個(gè)合適的距離度量函數(shù)（如歐氏距離、曼哈頓距離、馬氏距離等），用于計(jì)算測(cè)試樣本與每個(gè)訓(xùn)練樣本之間的差異程度。

2）確定k值

k是算法中的一個(gè)重要參數(shù)，表示需要考慮的最近鄰居的數(shù)量。k值的選擇對(duì)模型性能有直接影響，較小的k可能導(dǎo)致模型對(duì)噪聲敏感，較大的k則可能使模型過于保守，傾向于平均結(jié)果。

3）搜索k近鄰

對(duì)于新的測(cè)試樣本，遍歷整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，計(jì)算它與每個(gè)訓(xùn)練樣本的距離，并按升序排列，選取距離最近的k個(gè)樣本作為鄰居。

4）決策規(guī)則

分類任務(wù)：采用多數(shù)表決法，統(tǒng)計(jì)k個(gè)鄰居中出現(xiàn)最多的類別，將該類別作為新樣本的預(yù)測(cè)類別。

回歸任務(wù)：計(jì)算k個(gè)鄰居的目標(biāo)變量（連續(xù)數(shù)值）的平均值，將其作為新樣本的預(yù)測(cè)值。

5）邊界情況

在分類任務(wù)中，如果多個(gè)類別的數(shù)量相等，則可以設(shè)置額外的規(guī)則來打破平局（例如使用加權(quán)距離、考慮距離遠(yuǎn)近等）。

四、K近鄰算法的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？

優(yōu)點(diǎn)：

1、KNN算法簡(jiǎn)單易懂。它的工作原理直觀明了，基于實(shí)例進(jìn)行學(xué)習(xí)，無需建立復(fù)雜的模型或進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。這使得初學(xué)者能夠輕松理解并應(yīng)用該算法，同時(shí)也便于專業(yè)人員快速實(shí)現(xiàn)和調(diào)試。

2、KNN算法無需參數(shù)估計(jì)。與傳統(tǒng)的參數(shù)化模型相比，KNN算法不需要進(jìn)行復(fù)雜的參數(shù)訓(xùn)練和優(yōu)化過程。它直接利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的實(shí)例進(jìn)行分類或回歸，從而簡(jiǎn)化了算法的實(shí)現(xiàn)和調(diào)試過程。

3、KNN算法適合多分類問題。無論是二分類還是多分類問題，KNN算法都能有效地處理。它通過投票機(jī)制確定待分類樣本的類別，能夠處理具有多個(gè)類別的數(shù)據(jù)集，這使得KNN算法在實(shí)際應(yīng)用中具有廣泛的適用性。

缺點(diǎn)：

1、KNN算法的計(jì)算量較大，尤其在處理大數(shù)據(jù)集時(shí)。由于KNN算法需要計(jì)算待分類樣本與訓(xùn)練集中每個(gè)樣本之間的距離，當(dāng)數(shù)據(jù)集規(guī)模較大時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度會(huì)急劇增加，導(dǎo)致算法運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)。因此，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，KNN算法可能不是最佳選擇。

2、KNN算法對(duì)特征值敏感。算法的性能很大程度上取決于特征值的準(zhǔn)確性和完整性。如果特征值存在噪聲、缺失或異常值，可能會(huì)對(duì)KNN算法的分類結(jié)果產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，在應(yīng)用KNN算法之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理和特征工程，以提高算法的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

3、KNN算法需要選擇合適的K值和距離度量方法。K值的選擇對(duì)算法性能具有重要影響，過小的K值可能導(dǎo)致過擬合，而過大的K值可能導(dǎo)致欠擬合。此外，不同的距離度量方法可能會(huì)對(duì)分類結(jié)果產(chǎn)生不同的影響。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，需要通過實(shí)驗(yàn)和比較不同K值和距離度量方法下的分類性能，選擇最優(yōu)的參數(shù)設(shè)置。

4、空間復(fù)雜度也較高，因?yàn)樾枰鎯?chǔ)所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

5、對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集和高維數(shù)據(jù)，效果可能會(huì)下降，因?yàn)椤熬S度災(zāi)難”問題可能導(dǎo)致距離度量失去意義。

6、可解釋性差，無法提供決策規(guī)則或變量重要性信息。

五、K近鄰算法的適用場(chǎng)景是什么？

KNN適用于中小規(guī)模、低至中等維度的數(shù)據(jù)集，在特征空間相對(duì)簡(jiǎn)單或者沒有明顯規(guī)律的情形下效果較好。對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)集，一般會(huì)結(jié)合其他技術(shù)（如降維、索引優(yōu)化等）來提高效率。此外，由于其直觀性和易于理解性，KNN常被用作教學(xué)和快速原型設(shè)計(jì)的工具。

六、K近鄰算法應(yīng)用場(chǎng)景舉例

K近鄰算法憑借其靈活性和直觀性，在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的適用性和有效性：

1. 推薦系統(tǒng)：在個(gè)性化推薦場(chǎng)景中，KNN被用于用戶偏好預(yù)測(cè)。例如，根據(jù)用戶的瀏覽歷史、購買記錄等信息，計(jì)算新用戶與已有用戶之間的相似度，然后找出K個(gè)最相似的鄰居用戶。這些鄰居用戶喜歡的商品或內(nèi)容將被推薦給新用戶，從而實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。另外，KNN還可用于協(xié)同過濾技術(shù)中，通過分析用戶-物品矩陣，找出具有相似行為模式的用戶群體，以實(shí)現(xiàn)基于鄰域的推薦。
2. 圖像識(shí)別：在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，KNN常應(yīng)用于手寫數(shù)字識(shí)別、物體分類等問題。首先，對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理并提取特征（如像素直方圖、邊緣檢測(cè)特征、紋理特征等），然后利用KNN算法比較待識(shí)別圖像特征與訓(xùn)練集中各類別圖像特征的距離，最終確定圖像屬于哪一類別。這種方法尤其適用于小型數(shù)據(jù)集或簡(jiǎn)單識(shí)別任務(wù)，而在大規(guī)模圖像識(shí)別任務(wù)中，通常會(huì)結(jié)合深度學(xué)習(xí)等更復(fù)雜的方法。
3. 醫(yī)學(xué)診斷與預(yù)測(cè)：在醫(yī)療健康領(lǐng)域，KNN可用于疾病診斷、病情嚴(yán)重程度評(píng)估及預(yù)后判斷等。比如，在腫瘤類型判斷上，通過對(duì)病理切片的細(xì)胞形態(tài)學(xué)特征、基因表達(dá)譜等多種生物標(biāo)志物進(jìn)行量化，采用KNN算法對(duì)比相似病例，來推測(cè)未知樣本所屬的腫瘤亞型或者預(yù)測(cè)其惡性程度。此外，對(duì)于病人的治療反應(yīng)預(yù)測(cè)，也可以通過比較病史、生理指標(biāo)等因素相近的病例，利用KNN得出最佳治療方案。
4. 金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)：在金融領(lǐng)域，KNN可以用來預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)、評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)等。通過對(duì)歷史交易數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)報(bào)表、市場(chǎng)情緒等多個(gè)維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用KNN算法尋找與當(dāng)前市場(chǎng)狀況相似的歷史時(shí)期，并參考當(dāng)時(shí)市場(chǎng)的表現(xiàn)作為未來趨勢(shì)預(yù)測(cè)的依據(jù)。
5. 社交網(wǎng)絡(luò)分析：在社交網(wǎng)絡(luò)研究中，KNN有助于發(fā)現(xiàn)用戶間的隱含關(guān)系，實(shí)現(xiàn)社區(qū)發(fā)現(xiàn)或用戶興趣定位。通過衡量用戶間的行為相似度（如共同關(guān)注的話題、互動(dòng)頻率等），KNN可為每個(gè)用戶找到社交網(wǎng)絡(luò)中的“近鄰”，進(jìn)而揭示用戶群體的興趣分布以及社交影響力。
6. 物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備故障診斷：在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下，KNN可用于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障預(yù)警。通過收集設(shè)備運(yùn)行時(shí)的各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)，利用KNN對(duì)比類似設(shè)備的歷史故障案例，快速定位當(dāng)前設(shè)備可能出現(xiàn)的問題。
7. 電商網(wǎng)站商品推薦：除了上述提到的個(gè)性化推薦外，在電商平臺(tái)中，KNN還可用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，根據(jù)用戶的購物行為和其他用戶的行為模式，發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)性，從而推薦相關(guān)聯(lián)的商品。
8. 文本分類：文本分類是KNN算法的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域。在文本分類任務(wù)中，KNN算法可以將文本數(shù)據(jù)表示為向量形式，并利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的文本向量來分類新的文本數(shù)據(jù)。例如，在新聞分類中，KNN算法可以根據(jù)新聞內(nèi)容的相 似性將其歸類到不同的類別（如政治、經(jīng)濟(jì)、體育等）。通過選擇合適的特征提取方法和距離度量方式，KNN算法能夠有效地處理文本數(shù)據(jù)中的高維性和稀疏性問題，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的文本分類。

參考：

1、寫給產(chǎn)品經(jīng)理的幾種機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理-人人都是產(chǎn)品經(jīng)理-策略產(chǎn)品夏師傅

2、七大機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法精講：K近鄰算法（一）-人人都是產(chǎn)品經(jīng)理-火粒產(chǎn)品

3、【機(jī)器學(xué)習(xí)-13】K-近鄰算法（KNN）介紹、應(yīng)用及文本分類實(shí)現(xiàn)