機器學習從入門到放棄之KNN演算法

心生嚮往是因為機器學習在很多方面都已經展現出其魅力，在人工智慧的領域比如說AlphaGo，計算機視覺領域的人臉識別,車牌識別，靠近生活的有推薦系統,使用者畫像，情感分析等等,都或多或少用到機器學習的知識。其中大部分應用是相當能滿足程式設計師心中的極客精神的

但令人頭不痛不已的當你去涉足機器學習這個領域的時候，你會發現其中涉及大量的數學知識，這對很多程式設計師來說都很不友好。

但沒關係，程式設計師應該是工程師，而不是科學家，我們要做的是學會把理論落實成為生產力。

因此本系列將盡可能降低數學的描述(避免一長串的數學證明)來描述機器學習演算法的基本原理。如果需要對演算法進行深入瞭解和學習，那麼讀者還是應該學習演算法背後的數學原理。

好了，廢話不多說，馬上開講第一個機器學習的演算法，KNN演算法。

KNN演算法

演算法背景

假設，你是一個電影公司的影片分類員，你需要從一大堆影片裡面分類出武俠片和愛情片，用肉眼一部部看肯定不科學，現在有一個程式能識別影片中的鏡頭，聰明的你想到了又麼麼噠的場面的一定是愛情片，有廝打場面的就是武俠片。

其中，麼麼噠和廝打兩種場面則稱為特徵

你把這兩種特徵放入程式裡面一分類，咦，怎麼錯這麼多?!

然後，你決定開啟其中一兩個錯誤的結果看看……

咦，剛剛還刀劍相向的女主角怎麼怎麼和男主角吻了起來，臥槽，那可是你的殺父仇人啊喂，哦，原來男主角是被奸人所逼……

咦，這愛情片男女主角怎麼吻著吻著就廝打起來，臥槽，還要脫衣服，天啊，我還是個孩子……

你終於明白，錯誤的原因是因為無法將麼麼噠和廝打作為單一特徵，這時，你明白需要重設設計分類的標準了。

演算法設計

牛逼的你發現，雖然無法將麼麼噠和廝打作為唯一標準，但是是可以作為參考的。比如說，在武俠片中雖然也會出現麼麼噠的鏡頭，但顯然廝打鏡頭仍會佔主流。

於是你對以往已經分好類別的電影做出統計，並的做出以下表格。

其中這部分樣本又叫做訓練集

X=麼麼噠鏡頭的數量
Y=廝打鏡頭的數量
0代表愛情片，1代表武俠片

把它畫出二維圖大概是這樣：

黃點代表1類電影的分佈，綠色代表0類電影的分佈，紫色代表需要分類的電影樣本。

那麼該怎麼判別紫色的那顆點所在的類別呢？

沒錯，KNN就是最簡單粗暴的方法，首先判別紫色點離黃色群體和離綠色群體距離，然後將紫色判斷為距離最近的那個群體。

這裡具體指出利用KNN的具體步驟：

• 計算上述圖中所有點到達待測點的歐式距離（勾股定理計算）。
• 選出離待測點最近的K個點，k由使用者指定。
• 計算在這k個點中，各個型別的個數
• 將個數最多的型別作為預測點的型別。

程式碼實現

KNN程式碼實現，收錄我的github上，點選一下連線並進入classify目錄下就可訪問

github

後話

在我的github中會慢慢更新TO DO LIST裡提及的演算法，但文章因需要語言總結會稍慢一點。

另外，本文題目是機器學習從入門到放棄之KNN演算法而非機器學習從入門到放棄（1）：KNN演算法這樣，因為如果是後者，某日我要棄坑就會觸發我的強迫症，而前者並不會，哈哈哈。

如有錯誤，歡迎指點。