Python机器学习：k-NN算法与特征缩放实战

"Python机器学习(scikit-learn)的k近邻(k-NN)算法与特征缩放技术" k近邻（k-NN）算法是一种基于实例的学习方法，它属于非参数监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。k-NN算法的核心思想是：通过寻找训练集中与待预测样本最相似的k个邻居，根据这些邻居的类别或属性来预测新样本的类别或属性。其简单易懂，无需训练模型，只需存储训练数据，适合小规模数据集。但在大规模数据集上，由于计算复杂度较高，可能会变得效率低下。 在scikit-learn库中，`sklearn.neighbors`包提供了k-NN相关的实现。其中，`KNeighborsClassifier`是用于分类任务的k-NN分类器，可以根据最近的k个邻居的类别进行投票，决定新样本的类别。`KNeighborsRegressor`则用于回归任务，通过最近邻的属性值来预测目标变量。 特征缩放是k-NN算法中一个重要的预处理步骤。在特征尺度不一的情况下，具有较大数值范围的特征可能在距离计算中占据主导地位，导致距离度量失真。特征缩放的目标是将所有特征调整到同一尺度，常见的方法有标准化（StandardScaler）和归一化（MinMaxScaler）。 标准化，也称为Z-score标准化，通过减去特征的平均值并除以其标准差，将数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。公式为：\(X_{std} = \frac{X - \mu}{\sigma}\)，其中，\(\mu\)是特征的平均值，\(\sigma\)是特征的标准差。标准化对于符合正态分布或者对波动范围敏感的算法（如k-NN）特别有用。 归一化，通常是指最小-最大缩放，将特征值映射到0到1的区间内。公式为：\(X_{norm} = \frac{X - X_{min}}{X_{max} - X_{min}}\)，其中，\(X_{min}\)和\(X_{max}\)分别是特征的最小值和最大值。这种缩放方法对于数据分布没有特定假设，适用于所有数值型特征。 在scikit-learn中，可以使用`StandardScaler`进行标准化操作，`MinMaxScaler`进行归一化操作。在使用之前，通常需要先对训练数据进行缩放，然后用缩放后的参数对测试数据进行同样的处理，以保持数据的相对比例。 下面是一个简单的k-NN分类器和特征缩放的Python代码示例： ```python from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 假设X_train, y_train是训练数据 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) knn.fit(X_train_scaled, y_train) # 对新的未标记数据X_test进行预测 X_test_scaled = scaler.transform(X_test) y_pred = knn.predict(X_test_scaled) ``` k-NN算法在scikit-learn中的实现提供了方便的接口，结合特征缩放技术，可以在多种机器学习场景下得到良好的预测效果。在实际应用中，需要注意选择合适的k值、距离度量方法以及特征缩放策略，以优化算法性能。