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　　文本分类算法、简单的机器学习算法、基本要素、距离度量、类别判定、k取值、改进策略

 

摘要

 　

　　kNN算法是著名的模式识别统计学方法，是最好的文本分类算法之一，在机器学习分类算法中占有相当大的地位，是最简单的机器学习算法之一。

 

基本信息

 　

　　外文名：k-Nearest Neighbor(简称kNN)

　　中文名：k最邻近分类算法

　　应用：文本分类、模式识别、图像及空间分类

　　典型：懒惰学习

　　训练时间开销：0

　　提出时间：1968年

　　作者：Cover和Hart提出

　　关键字：kNN算法、k近邻算法、机器学习、文本分类

 

 

工作原理

 　

思想：

　　

　　官方：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个"邻居"的信息来进行预测。

　　通俗点说：就是计算一个点与样本空间所有点之间的距离，取出与该点最近的k个点，然后统计这k个点里面所属分类比例最大的（“回归”里面使用平均法），则点A属于该分类。

 k邻近法实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型”。

　　

三个基本要素：k值的选择、距离度量、分类决策规则

 

 

图例说明：

 

 

    上图中，绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类。

 

算法计算步骤

 

　　

　　

　　1、算距离： 给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离；

　　2、找邻居：圈定距离最近的k个训练对象，作为测试对象的近邻；

　　3、做分类：根据这k个近邻归属的主要类别，来对测试对象分类； 

 

距离的计算方式（相似性度量）：

 

　　

　　欧式距离：

　　曼哈顿距离：

 

类别的判定：

　　

　　投票法：少数服从多数，近邻中哪个类别的点最多就分为该类。

　　加权投票法：根据距离的远近，对邻近的投票进行加权，距离越近则权重越大（权重为距离平方的倒数）。

 

 

优、缺点

 

优点：

　　1、简单，易于理解，易于实现，无需估计参数，无需训练；

　　2、适合对稀有事件进行分类；

　　3、特别适合于多分类问题(multi-modal,对象具有多个类别标签)， kNN比SVM的表现要好。　

缺点：

　　1、

样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分。

　　　　该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。 该算法只计算“最近的”邻居样本，某一类的样本数量很大，那么或者这类样本并不接近目标样本，或者这类样本很靠近目标样本。无论怎样，数量并不能影响运行结果。

　　2、该方法的另一个不足之处是

计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。

　　3、可理解性差，无法给出像决策树那样的规则。

 

 

算法实例

 

流程：

　　1、计算距离

　　2、选择距离最小的k个点

　　3、通过投票方式，选择点最多的标签。

 

#-*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport operatordef createDataset():    #四组二维特征    group = np.array([[5,115],[7,106],[56,11],[66,9]])    #四组对应标签    labels = ('动作片','动作片','爱情片','爱情片')    return group,labels"""KNN算法"""def classify(intX, dataSet, labels, k):    '''    numpy中shape[0]返回数组的行数，shape[1]返回列数    '''    dataSetSize = dataSet.shape[0]    """    将intX在横向重复dataSetSize次，纵向重复1次    例如intX=([1,2])--->([[1,2],[1,2],[1,2],[1,2]])便于后面计算    """    diffMat = np.tile(intX, (dataSetSize, 1)) - dataSet    """    计算距离:欧式距离, 特征相减后乘方,然后再开方    """    sqdifMax = diffMat**2    seqDistances = sqdifMax.sum(axis=1)    distances = seqDistances**0.5    #返回distance中元素从小到大排序后的索引    print ("distances:",distances)    sortDistance = distances.argsort()    print ("sortDistance:", sortDistance)    """    取出前k个元素的类别    """    classCount = {}    for i in range(k):        voteLabel = labels[sortDistance[i]]        s = "第{}个voteLabel={}".format(i, voteLabel)        print(s)        classCount[voteLabel] = classCount.get(voteLabel,0)+1    #dict.get(key,default=None),字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值。    #计算类别次数    #key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序    #key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序    #reverse降序排序字典    sortedClassCount = sorted(classCount.items(), key = operator.itemgetter(1), reverse = True)    #结果sortedClassCount = [('动作片', 2), ('爱情片', 1)]    print ("sortedClassCount:")    print(sortedClassCount)    return sortedClassCount[0][0]if __name__ == '__main__':    group,labels = createDataset()    test = [20,101]    test_class = classify(test,group,labels,3)    print (test_class)

　　

 

运行结果 ：

 

 

改进策略

 

　　1、对样本属性进行约简。——删除对分类结果影响较小的属性。

　　2、采用权值的方法（和该样本距离小的邻居权值大）来改进。——依照训练集合中各种分类的样本数量，选取不同数目的最近邻居,来参与分类。

 

 

常见问题

 

1、k值设定

 　　k值选择过小，得到的近邻数过少，会降低分类精度，同时也会放大噪声数据的干扰；而如果k值选择过大，并且待分类样本属于训练集中包含数据数较少的类，那么在选择k个近邻的时候，实际上并不相似的数据亦被包含进来，造成噪声增加而导致分类效果的降低。

　　如何选取恰当的K值也成为KNN的研究热点。k值通常是采用交叉检验来确定（以k=1为基准）。

　　

经验规则：k一般低于训练样本数的平方根。

 

 2、类别的判定方式

　　投票法没有考虑近邻的距离的远近，距离更近的近邻也许更应该决定最终的分类，所以加权投票法更恰当一些。

 

3、距离度量方式的选择

　　高维度对距离衡量的影响：众所周知当变量数越多，欧式距离的区分能力就越差。

　　变量值域对距离的影响：值域越大的变量常常会在距离计算中占据主导作用，因此应先对变量进行标准化。

 

4、训练样本的参考原则

 　　学者们对于训练样本的选择进行研究，以达到减少计算的目的，这些算法大致可分为两类。第一类,减少训练集的大小。KNN算法存储的样本数据,这些样本数据包含了大量冗余数据,这些冗余的数据增了存储的开销和计算代价。缩小训练样本的方法有:在原有的样本中删掉一部分与分类相关不大的样本样本,将剩下的样本作为新的训练样本;或在原来的训练样本集中选取一些代表样本作为新的训练样本；或通过聚类,将聚类所产生的中心点作为新的训练样本

　　

　　在训练集中，有些样本可能是更值得依赖的。可以给不同的样本施加不同的权重，加强依赖样本的权重，降低不可信赖样本的影响。

 

5、性能问题

　　kNN是一种懒惰算法，而懒惰的后果：构造模型很简单，但在对测试样本分类地的系统开销大，因为要扫描全部训练样本并计算距离。

　　已经有一些方法提高计算的效率，例如压缩训练样本量等。

 

 

参考文献

 

 

 

 

 

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