- KNN算法原理
- 一、KNN分类算法
- 二、三个问题
- 1.K值如何选取
- 2.距离如何度量
- 特征归一化
- 4. KNN优缺点
- 三、RDD Flow
KNN算法原理 一、KNN分类算法
KNN是一种基本分类, 回归方法.
简单而言, 分类过程为:
给定一个训练数据集, 对于新的输入实例, 在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例, 即这K 个实例的多数属于某个类, 该实例分类到这个类中.
如下图, 若K=3, 绿色圆点最邻近3个点为2红1蓝, 属于红色
若K=5, 绿色圆点最邻近4个点为2红3蓝, 属于蓝色
选取k条距离最短的样本点，这里的k是根据具体情况而设定的，即根据实际情况选取参与投票的样本点数；
K过小: 整体模型复杂, 易过拟合, 容易学习到噪声 e.g. K=1
K=N: 无论输入什么, 都将简单预测为实例中最多的类, 相当于没有训练
一般选取一个较小值, 采取交叉验证法来选取最优的K值
读取测试数据, 训练数据, 计算测试数据与训练数据之间的距离, 通常使用欧氏距离.
例: 一个人身高(cm)与脚码（尺码）大小来作为特征值，类别为男性或者女性。我们现在如果有5个训练样本，分布如下：A
[(179,42),男] B [(178,43),男] C [(165,36)女] D [(177,42),男] E
[(160,35),女] 测试样本 F[(167,43)], 预测性别.第一维身高特征是第二维脚码特征的4倍左右，那么在进行距离度量的时候，我们就会偏向于第一维特征。这样造成俩个特征并不是等价重要的，最终可能会导致距离计算错误，从而导致预测错误。
K=3时: 最近的前三个分别是C,D,E三个样本，那么由C,E为女性，D为男性，女性多于男性得到我们要预测的结果为女性。
实际上脚码为43的女性可能性更低
最后按照少数服从多数的原则进行分类，即这k个样本点属于哪个类型的数量最多，则将该未知分类的样本点分类为这个数量最多的类。
如果有多个特征呢? 则需要特征归一化.
优点:
（1）理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归；
（2）可用于非线性分类；
（3）训练时间复杂 度低，为O(n^{2})；
（4） 和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感
缺点:
（1）计算量大，尤其是特征数非常多的时候；
（2）样本不平衡的时候，对稀有类别的预测准 确率低；
（3）kd树，球树之类的模型建立需要大量的内存；
（4）使用懒散学习方法，基本上不学习，导致预测 时速度比起逻辑回归之类的算法慢；
（5）KNN模型可解释性不强。
sc.textFile().map():
textFile()将文件内容全部读出, 一行为一条记录
RDD中两种类型操作: transformation, action
transformation如map方法, 根据旧数据集产生新数据集
broadcast: 广播变量
