机器学习随笔01

算法名称: k近邻算法 (kNN: k-Nearest Neighbor)

问题提出: 根据已有对象的归类数据，给新对象(事物)归类。

核心思想:

1. 将对象分解为特征，因为对象的特征决定了事对象的分类。
2. 度量每个特征的程度，将其数字化。
3. 所有特征值构成元组，作为该对象的坐标。
4. 计算待检测对象和所有已知对象的距离，选择距离最接近的k个已知对象 (k近邻中的k来源于此)。
5. 这k个对象中出现次数最多的分类就是待检测对象的分类。

重要前提: 需要有一批已经正确归类了的对象存在。也就是通常说的训练数据。

重要优势:

1. 精度高,
2. 对训练数据中的异常值不敏感

重大缺陷:

1. 计算量大，由于每次的运算结果都对以后的判定无帮助，所以每次判定都需要利用所有的数据重新计算。
2. 存储量大，由于每次都要重新计算，所有需要一直带着训练数据。

现实范例: 给电影分类。

算法过程:

1. 特征化:为简化问题，假设电影只有两个分类:爱情片和动作片。 那么我们可以将电影分解为两个特征:接吻和打斗.
2. 特征数字化: 统计每部电影,包括待检测的电影,中接吻和打斗的次数，假设分别为x和y.
3. 坐标化: 每部电影的接吻次数和达到次数就是该电影的坐标(x,y)
4. 计算距离: dist=sqrt((x0-x1)**2+(y0-y1)**2)
5. k近邻:选dist最小的k个
6. 如果这k部电影中爱情片多，那么待检测电影就是爱情片，否则为动作片。

扩展范例: 手写识别

列出这个范例的原因是，乍一看，手写识别和对象归类没有关系。但是实际上是有关系的。为了简化问题，我们把范围缩小一点，变成手写识别数字。通过回答下面几个问题，就能知道如何套用kNN算法了。

1.  已知对象和待检测对象是什么? 回答: 已知对象：系统中存储的预先采集到的手写输入内容，待检测对象：用户的每一次手写输入内容。
2. 输入内容具体是什么? 如何特征化? 回答: 将输入面看做一个二维矩阵，笔迹扫过的地方是1，其它地方是0。这个矩阵得有大小，可以自己确定，比如32*64, 64*128等. 特征就是这个矩阵中的所有位置。也就是说，这个矩阵包含多少个点，就算有多少个特征。
3. 每个特征的值是什么? 既然特征表示的是矩阵中特定位置的点，那么特征的值就是这个位置的矩阵元素，为0或者为1
4. 如何构成坐标? 回答:将矩阵所有行按顺序连接起来，构成一个巨长的行，这就是对象的坐标

扩展思维:

1. 特征权重化，算法的核心过程，没有考虑特征的重要程度。

更多信息，请参考:https://en.wikipedia.org/wiki/K-nearest_neighbors_algorithm