k-近邻算法原理入门-机器学习

//2019.08.01下午
机器学习算法1——k近邻算法
1、k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法，它是机器学习算法入门最好的算法之一，可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用。
2、kNN机器学习算法具有以下的特点：
(1)思想极度简单
(2)应用的数学知识非常少
(3)解决相关问题的效果非常好
(4)可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题
(5)更加完整地刻画机器学习应用的流程

其原理图如下：在所有的原有数据集基础上判断新的点的属性分类时，指定k的值，然后找到所有原始数据点中与其新输入需要判断的点的最近的k的点，然后根据这k个点的属性分类来确定新的点的属性。

图1 原始数据点

图2 新输入点的分布位置，指定k为3，即找到最近的三个点

4、KNN算法原理介绍及其训练学习代码实现：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt #导入相应的数据可视化模块
raw_data_X=[[3.393533211,2.331273381],
[3.110073483,1.781539638],
[1.343808831,3.368360954],
[3.582294042,4.679179110],
[2.280362439,2.866990263],
[7.423436942,4.696522875],
[5.745051997,3.533989803],
[9.172168622,2.511101045],
[7.792783481,3.424088941],
[7.939820817,0.791637231]
]
raw_data_Y=[0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]
print(raw_data_X)
print(raw_data_Y)
x_train=np.array(raw_data_X)
y_train=np.array(raw_data_Y) #数据的预处理，需要将其先转换为矩阵，并且作为训练数据集
print(x_train)
print(y_train)
plt.figure(1)
plt.scatter(x_train[y_train==0,1],x_train[y_train==0,0],color="g")
plt.scatter(x_train[y_train==1,0],x_train[y_train==1,1],color="r") #将其散点图输出
x=np.array([8.093607318,3.365731514]) #定义一个新的点，需要判断它到底属于哪一类数据类型
plt.scatter(x[0],x[1],color="b") #在算点图上输出这个散点，看它在整体散点图的分布情况
#kNN机器算法的使用
from math import sqrt
distance=[]
for x_train in x_train:
d=sqrt(np.sum((x_train-x)**2))
distance.append(d)
print(distance)
d1=np.argsort(distance) #输出distance排序的索引值
print(d1)
k=6
n_k=[y_train[(d1[i])] for i in range(0,k)]
print(n_k)
from collections import Counter #导入Counter模块
c=Counter(n_k).most_common(1)[0][0] #Counter模块用来输出一个列表中元素的个数，输出的形式为列表，其里面的元素为不同的元组
#另外的话对于Counter模块它有.most_common(x)可以输出统计数字出现最多的前x个元组，其中元组的key是其元素值，后面的值是出现次数
y_predict=c
print(y_predict)
plt.show() #输出点的个数

实现代码及其结果如下：

巴特西

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