1.k-近邻算法（KNN）

<>概念

根据你的“邻居”判断你的类别

<>流程

<>KNN api 初步使用

<>机器学习流程

<>Scikit-learn工具

<>安装
pip3 install scikit-learn==0.19.1
注：需要Numpy，Scipy等库的支持
Python (>= 3.5),
NumPy (>= 1.11.0),
SciPy (>= 0.17.0),
joblib (>= 0.11).

<>检验安装
import sklearn
<>Scikit-learn包含内容

<>K-近邻算法API

<>测试
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 构造数据 x = [[1], [5], [10],
[20]] y = [2, 2, 6, 6] # 训练模型 # 实例化估计器对象 estimator = KNeighborsClassifier(
n_neighbors=1) # 调用fit方法 进行训练 estimator.fit(x, y) # 数据预测 ret = estimator.predict
([[2]]) print(ret) ret = estimator.predict([[30]]) print(ret)

<>K值的选择

<>k近邻搜索算法

<>KD树

<>why

<>what

<>how

<>树的建立

* 多个维度，选择最分散的一个维度排序、取中位数进行第一次划分（这里选择x轴）
* 根据第一次选择的维度的中位数进行左右划分（2、4、5 | 8、9），将对应的另一维度数值进行排序、取中位数划分
* 重复上两步，直到无法划分

<>最近领域搜索

<>例：查（2.1，3.1）

<>例：查（2，4.5）

<>KD树总结

<>scikit-learn 数据集

<>sklearn小数据集

<>sklearn大数据集

<>sklearn 数据集返回值介绍

from sklearn.datasets import load_iris,fetch_20newsgroups # 小数据集获取 iris =
load_iris() # print(iris) # 大数据集获取 # news = fetch_20newsgroups() # print(news)
# 数据集属性描述 print("数据集特征值是：\n", iris.data) print("数据集目标值是：\n", iris["target"])
print("数据集特征值名字是：\n", iris.feature_names) print("数据集目标值名字是：\n", iris.
target_names) print("数据集描述是：\n", iris.DESCR)

<>数据可视化

from sklearn.datasets import load_iris, fetch_20newsgroups import seaborn as
snsimport matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from pylab import mpl #
设置显示中文字体 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 设置正常显示符号 mpl.rcParams[
'axes.unicode_minus'] = False # 小数据集获取 iris = load_iris() # 数据可视化 iris_d = pd.
DataFrame(data=iris.data, columns=["Sepal_Length", "Sepal_Width", "Petal_length"
, "Petal_Width"]) print(iris_d) iris_d["target"] = iris.target def iris_plot(
data, col1, col2): sns.lmplot(x=col1, y=col2, data=data,hue="target",fit_reg=
False) plt.xlabel(col1) plt.ylabel(col2) plt.title("种类分布图") plt.show() iris_plot
(iris_d, "Sepal_Width", "Petal_Length")

<>数据集划分

from sklearn.datasets import load_iris, fetch_20newsgroups from sklearn.
model_selectionimport train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test =
train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22, test_size=0.2) print(
"训练集的特征值是：\n", x_train) print("训练集的目标值是：\n", y_train) print("测试集的特征值是：\n",
x_test) print("测试集的目标值是：\n", y_test) x_train1, x_test1, y_train1, y_test1 =
train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=2, test_size=0.2) print(
"测试集的目标值是：\n", y_test) print("测试集1的目标值是：\n", y_test1)

<>特征预处理

<>归一化

<>公式

<>api

<>标准化

<>公式

<>api

<>预处理总结

<>案例：鸢尾花种类预测

<>数据集介绍

# @Author : CG # @File : 03-鸢尾花种类预测.py # @Time : 2022/2/8 17:19 # @contact:
gchencode@126.com from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.
model_selectionimport train_test_split from sklearn.preprocessing import
StandardScalerfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 1.获取数据集 iris
= load_iris() # 2.数据基本处理 不同的random_state将导致训练集和测试集的不同，进而导致最终准确率不同 x_train,
x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2
, random_state=22) # 3.特征工程 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.
fit_transform(x_train) x_test = transfer.transform(x_test) #fit():
用来计算mean（均值）和std（标准差），以便后面进行数据的标准化 #transform(): 根据fit()函数计算的mean和std对数据进行标准化
#fit_transform(): 是fit()函数和transform()函数的组合，先进行fit，之后再进行transform（标准化） #
fit_transform方法是fit和transform的结合， # fit_transform(X_train)
意思是找出X_train的平均值和标准差，并应用在X_train上。 # 这时对于X_test，我们就可以直接使用transform方法。 #
因为此时StandardScaler已经保存了X_train的平均值和标准差。
#因为我们必须保证，测试集在进行标准化的时候，使用的是统一的缩放参数，即为均值和标准差。所以先使用fit_transform()在训练集上，再使用transform()在测试集上。
# 4.机器学习（模型训练）knn # 实例化估计器 estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) #
模型训练 estimator.fit(x_train, y_train) # 5.模型评估 # 预测值结果输出 y_pre = estimator.
predict(x_test) print("预测值是：\n", y_pre) print("预测值与真实值的对别是：\n", y_pre == y_test)
# 准确率计算 score = estimator.score(x_test, y_test) print(score)

<>KNN算法总结

<>优点

<>缺点

<>交叉验证，网格搜索

<>什么是交叉验证

<>什么是网格搜索

<>交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API

# @Author : CG # @File : 03-鸢尾花种类预测.py # @Time : 2022/2/8 17:19 # @contact:
gchencode@126.com from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.
model_selectionimport train_test_split, GridSearchCV from sklearn.preprocessing
import StandardScaler from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #
1.获取数据集 iris = load_iris() # 2.数据基本处理 x_train, x_test, y_train, y_test =
train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=22) #
3.特征工程 transfer = StandardScaler() x_train = transfer.fit_transform(x_train)
x_test= transfer.transform(x_test) #fit(): 用来计算mean（均值）和std（标准差），以便后面进行数据的标准化
#transform(): 根据fit()函数计算的mean和std对数据进行标准化 #fit_transform():
是fit()函数和transform()函数的组合，先进行fit，之后再进行transform（标准化） #
fit_transform方法是fit和transform的结合， # fit_transform(X_train)
意思是找出X_train的平均值和标准差，并应用在X_train上。 # 这时对于X_test，我们就可以直接使用transform方法。 #
因为此时StandardScaler已经保存了X_train的平均值和标准差。
#因为我们必须保证，测试集在进行标准化的时候，使用的是统一的缩放参数，即为均值和标准差。所以先使用fit_transform()在训练集上，再使用transform()在测试集上。
# 4.机器学习（模型训练）knn # 实例化估计器 estimator = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) #
模型调优 - 交叉验证，网格搜索 param_grid = {"n_neighbors": [1, 3, 5, 7]} estimator =
GridSearchCV(estimator, param_grid=param_grid, cv=5) # 模型训练 estimator.fit(
x_train, y_train) # 5.模型评估 # 预测值结果输出 y_pre = estimator.predict(x_test) print(
"预测值是：\n", y_pre) print("预测值与真实值的对别是：\n", y_pre == y_test) # 准确率计算 score =
estimator.score(x_test, y_test) print(score) # 交叉验证、网格搜索结果 print(
"交叉验证、网格搜索的最好结果是：\n", estimator.best_score_) print("交叉验证、网格搜索的最好模型是：\n",
estimator.best_estimator_) print("交叉验证、网格搜索的模型结果是：\n", estimator.cv_results_)

<>常见距离公式

<>欧式距离

<>曼哈顿距离

<>切比雪夫距离

<>闵可夫斯基距离

<>常见距离小结

<>其他距离公式

<>标准化欧式距离

<>余弦距离

<>汉明距离

<>杰卡德距离

<>马氏距离

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