机器学习 k-近邻算法 5

k-近邻算法以及案例预测入住位置

分类算法k-近邻算法（KNN）：

封面类算法的判定依据：离散型
思想：通过你的“邻居”来推断你的类型，相似的样本，特征之间的值应该都是相近的。

定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。

来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法。

两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离：

在计算两个样本数据的距离时，需要对数据做标准化处理。

sklearn k-近邻算法API：
sklean.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto')

案例：预测入住位置

预测一个人 住的位置。
分类：

• 特征值：x,y坐标，定位准确性，（时间戳。。。。日，时，周）
• 目标值：入住位置的ID

处理： 0<x<10 0<y<10

• 由于数据量过大，节省时间，对x,y缩小。
• 时间戳进行（年，月，日，周，时分秒），当作新的特征。
• 几千~几万，少于指定签到人数的位置删除。

源代码：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
def knncls():
    """
    k-紧邻预测用户签到位置
    """
    #读取数据
    pd.read_csv("./data/train.csv")
    #print(data.head(10))#打印前十行
   
    #处理数据
    #1、缩小数据,查询数据筛选
    data=data.query("x>1.0 & x<1.25 & y>2.5 & y<2.75")
    
    #2\处理时间的数据
    time_value=pd.to_datatime(data["time"],unit='s')
    print(time_value)
    
    #把日期格式转换成字典格式
    pd.DatetimeIndex(time_value)
    
    #构造一些特征
    data['day']=time_value.day
    data['hour']=time_value.hour
    data["weekday"]=time_value.weekday
    
    #把时间戳特征删除
    data= data.drop("['time'],axis=1")
    print(data)
    
    #把签到数量少于n个目标位置删除
    
    place_count = data.groupby('place_id').count()
    tf = place_count[place_count.row_id > 3].reset_index()
    
    data=data[data['place_id'].isin(tf.place_id)]
    
    #取出数据当中的特征值和目标值
    y=data['place_id']
    x=data.drop(['place_id'],axis=1)
    
    #进行数据的分割训练集和测试集
    x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.25)
    
    #特征工程（标准化）
    std=StandardScaler()
    #对测试机和训练集的特征值进行标准化
    x_train = std.fit_transform(x_train)
    std.transform(x_test)
    
    
    #进行算法流程
    knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
    #fit  predict  score
    knn.fit(x_train,y_train)
    #得出预测结果
    y_predict = knn.predict(x_test)
    print('预测的目标签到位置为：',y_predict)
    # 得出准确率
    print('预测的准确率：',knn.score(x_test,y_test))
    
   
    return None
    


if __name__=="__main__":
    knncls()
    

输出的前十行数据：

输出处理时间的数据：

输出把时间戳删除后的数据data：

标准化以前的预测值 ：
标准化以后的预测值：

标准化以后，预测值从。0.2到了0.4，有明显的提高。

总结：

1、k值取多大？有什么影响？
k值取很小时：容易受异常点影响。
k值取很大时：容易受k值数量（类别）的波动

2、性能问题？
如果样本越来越大，运算时间非常长。

3、优点：
简单，容易理解，易于实现，无需顾忌参数，无需训练。

4、缺点：
懒惰算法，对测试样本分类的计算量大，内存开销大。
必须指定k值，k值选择不当则分类精度不能保证。

5、使用场景：
小数据场景，几千~几万样本，具体场景具体业务去测试。