1.K最近邻算法（k-nearest neighbours,KNN）

KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：
存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。

2 两个栗子

2.1 水果分类

将未知的水果进行分类：橙子还是橘子？
先建立坐标图，坐标轴分别代表颜色和大小：

放入需要判断类别的水果（按照两个特征坐标）

然后计算距离未知水果最近的K个值（这里令K = 3）

从图中可以看出，它最近的3个坐标点，有两个是橙子O，有一个点是G，故简单判断它为橙子。

2.2 创建推荐系统

这里对用户创建一个电影推荐系统。
将所有用户放入一个图表中：

图表中的位置确定了用户的电影喜好，因此喜好相似的用户距离较近。假设要为小兔子推荐电影，则可以将周围最邻近的K个用户喜好的电影推荐给他。

3 推出的几个核心要素

3.1 特征抽取

对水果分类来说：个头和颜色就是特征。确定两位用户的相似程度，如果是多组数字，那么这种距离指出的就是这多组数字之间的相似程度。

毕达哥拉斯公式（欧氏距离）：

这里需要考虑到的是：归一化（normalization）和权重问题。

3.2 分类&回归

KNN中：

• 分类就是编组（水果分类等）
• 回归就是预测结果(如输入一个值，预测一个值)

如果要使用KNN的话，一定要研究余弦相似度（cosine similarity），余弦相似度不计算两个矢量的距离，而比较它们的角度。

公式如下:

3.3 挑选合适的特征

特征的标准：与要推荐的内容紧密相关的特征；
不偏不倚的特征（例如，如果只让用户给喜剧片打分，就无法判断他们是否喜欢动作片）。

4 机器学习

4.1 OCR

OCR指的是光学字符识别（optical character recognition），这意味着你可拍摄印刷页面的照片，
计算机将自动识别出其中的文字。

按识别数字为例， KNN：

• ①浏览大量的数字图像，将这些数字的特征提取出来。
• ②遇到新图像时，你提取该图像的特征，再找出它最近的邻居都是谁！

OCR的第一步是查看大量的数字图像并提取特征，这被称为训练（training）。大多数机器学习算法都包含训练的步骤：要让计算机完成任务，必须先训练它。

OCR算法提取线段、点和曲线等特征。

4.2 垃圾邮件过滤器：朴素贝叶斯分类器

使用数据对分类器进行训练：

假设现在收到一封主题为“collect your million dollars now！”的邮件，这是垃圾邮件吗？可以研究他的句子中的每个单词，看看它在垃圾邮件中出现的概率是多少。
例如，“million”这个单词在垃圾邮件中出现过，判定为垃圾邮件。

同样，前面水果分类的例子也可以使用朴素贝叶斯分类器：假设有一个又大又红的水果，它是柚子的概率是多少？

4.3 预测股票涨跌

即使选取合适的特征，使用机器学习进行预测股票市场的涨跌还是很难。

5.总结

• KNN用于分类和回归，需要考虑最近的邻居。
• 分类就是编组
• 回归就是预测数字
• 特征抽取意味着将物品转换为一系列可比较的数字
• 能否挑选合适的特征试管KNN算法的成败。

6.参考资料

《算法图解》第十章：