机器学习实战：k-近邻算法解析

"机器学习实战笔记（1）——深入解析k-近邻算法" 这篇机器学习实战笔记主要聚焦于k-近邻（k-Nearest Neighbors, k-NN）算法，这是一种基础且实用的监督学习算法，常用于分类任务。k-NN算法的基本思想是通过寻找训练集中与新样本点最接近的k个邻居，根据这些邻居的类别来预测新样本的类别。 1. **k-近邻算法实现步骤** - **计算距离**：算法首先计算未知类别数据点与所有已知类别数据点之间的距离，通常使用的是欧氏距离。 - **排序**：将所有距离按升序排列。 - **选取邻居**：选择距离最近的k个点。 - **统计类别**：统计这k个点的类别出现的频率。 - **预测分类**：返回出现频率最高的类别作为预测结果。 2. **示例：约会配对问题** - **数据可视化**：笔记中给出了一个示例，用散点图展示数据，不同颜色代表不同类别，有助于直观理解数据分布。 - **代码实现**：`classify0`函数展示了k-NN的Python实现。首先，它计算输入点`inX`与数据集中每个点的距离，然后对这些距离进行排序。接下来，它遍历排序后的前k个点，统计它们的类别。最后，通过排序类别计数，返回出现最多的类别。 在`classify0`函数中： - `.shape()`方法用于获取矩阵的维度，例如，对于3行2列的矩阵，它会返回`[3,2]`。 - `.tile()`函数用于创建重复的矩阵，使得我们可以快速计算两个矩阵之间的差值。 - `.argsort()`方法用于对数组进行排序，返回索引值，使得对应的元素按升序排列。 - `classCount`字典用于存储每个类别的计数，`get()`方法用于安全地访问字典项，如果不存在则返回0。 - `operator.itemgetter(1)`用于获取元组的第二个元素（即类别计数），`sorted()`函数结合这个获取器对类别计数进行降序排序。 - 最后，函数返回类别计数最多的第一项，即预测的类别。 这个笔记是学习k-NN算法的一个良好起点，它涵盖了算法的核心概念，并提供了一个实际应用的例子，帮助读者理解如何在Python中实现k-NN算法。在实践中，k-NN算法虽然简单易懂，但也有其局限性，如计算复杂度高、对异常值敏感等，这些也是进一步研究时需要注意的问题。