一、什么是机器学习

机器学习（Machine Learning）是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机系统能够利用数据和算法自动学习和改进其性能。简单来说其实就三个步骤:

(1) 收集和准备数据

(2) 建立并优化模型

(3) 将模型运用到需求之中做出预测和辅助决策

二、十种常用的机器学习算法

本篇主要分享K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称 KNN）

2.1 什么是K近邻算法

K 近邻算法属于监督学习的一种，核心思想是通过计算待分类样本与训练集中各个样本的距离，找到距离最近的 K 个样本，然后根据这 K 个样本的类别或值来预测待分类样本的类别或值。

K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称 KNN）是机器学习中比较简单且常用的分类和回归算法。

2.2  KNN算法的基本原理

（1）计算距离：运用距离公式计算样本间的距离；

常用的距离公式有：

欧式距离：

现有样本a（x1，y1），b（x2，y2），故二维欧式距离公式为：

n维欧式距离公式形式与二维差异不大，一一对应平方差求和即可。

曼哈顿距离是两点在坐标轴方向上距离的绝对值之和，现有样本a（x1，y1），b（x2，y2），故二维曼哈顿距离公式为：

n维曼哈顿距离公式形式与二维差异不大，一一对应求差的绝对值再求和即可。

（2）选择 K 个最近邻：根据计算出的距离，选择距离最近的 K 个样本。

（3）解决问题与需求：对于分类问题，K 个最近邻中出现次数最多的类别即为待分类样本的类别；对于回归问题，K 个最近邻的值的平均值即为待分类样本的值。

2.3 KNN算法实现

2.3.1 收集与准备数据

在机器学习中，数据越多，模型越优秀，得到的结果越准确。在拿到数据后要进行观察，浏览数据是什么样的，为接下来的数据处理做好准备，这里给出所用数据的片段。

这是一个为大一新生分宿舍的模型所用数据，第一列为旅行里程（km），第二列为每日游戏时长（h），第三列为每日学习时长（h），第四列为标签，用来区分不同类型的学生，1为不贪玩的学生，2为一般学生，3为贪玩学生。目标是将同一类型的学生分到一个宿舍，接下来我们来看看数据分布的可视化。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.loadtxt('datingTestSet2.txt')
data_1 = data[data[:,-1] == 1]
data_2 = data[data[:,-1] == 2]
data_3 = data[data[:,-1] == 3]

fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.scatter(data_1[:,0],data_1[:,1],zs=data_1[:,2],c='red',marker='o')
ax.scatter(data_2[:,0],data_2[:,1],zs=data_2[:,2],c='green',marker='^')
ax.scatter(data_3[:,0],data_3[:,1],zs=data_3[:,2],c='blue',marker='+')
ax.set(xlabel='x',ylabel='y',zlabel='z')
plt.show()

这是可视化的实现代码，其中使用matplotlib和numpy这两个python的第三方库进行实现，np.loadtxt()语句来读取txt类型的文件，在使用data[:,-1]对每一列数据进行提取，plt.figure()创建一个画板，ax = plt.axes(projection='3d')将二维图转变为三维图，ax.scatter()语句绘制自己需要的散点图（），ax.set()设置轴的名称，plt.show()展示图片。展示结果如下：

（2）建立模型

由于数据比较工整，没有奇怪字符，故简单处理即可，一般情况下需根据数据不同进行不同程度的清洗操作，比如数据标准化，数据归一化，去除特殊字符等。该数据已经准备完成，现在开始建立训练模型，首先判断问题类型，KNN算法常见的问题类型有分类问题和回归问题，该问题并不要求准确的值，而是把学生分到一个宿舍，显然属于分类问题。

scikit-learn实现了两个不同的最近邻分类器： KNeighborsClassifier 分类器根据每个查询点的k个最近邻实现学习，其中k是用户指定的整数值。 RadiusNeighborsClassifier分类器根据每个训练点的固定半径内的邻居数实现学习，其中r是用户指定的浮点值。KNeighborsClassifier 中的K近邻分类是最常用的分类方法。k值的最佳选择是高度依赖于数据的：一般来说，较大的  会抑制噪声的影响，但使分类边界不那么清晰。在数据不均匀采样的情况下， RadiusNeighborsClassifier中基于半径的近邻分类是更好的选择。用户指定一个固定的半径，以便在稀疏的邻居中使用更少的最近邻居来进行分类。详细参考官方文档：https://scikit-learn.org.cn/view/85.html#1.6.2%20%E6%9C%80%E8%BF%91%E9%82%BB%E5%88%86%E7%B1%BB

接下来是这个问题的简单模型代码实现（注：代码中的数据未进行标准化或归一化）

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

data = np.loadtxt('datingTestSet2.txt')
x = data[:,:-1]
y = data[:,-1]
neigh = KNeighborsClassifier(n_neighbors=25)
neigh.fit(x,y)

print(neigh.predict([[63275,8.385879,1.669485]]))

predict_data = [[33553,12.591889,0.686581],
                [9744,11.470364,0.760461],
                [2355,6.539397,0.462065],
                [42403,11.293017,0.207976]]
print(neigh.predict(predict_data))

其中导入了 KNeighborsClassifier 分类器，然后读取数据，对数据进行切片，x表示取所有行和从第0列到倒数第2列的所有特征，y表示取所有行和最后一列的所有特征，然后使用分类器进行分类（注：25不是最优参数，还需调试，predict_data中的数据也不是标准测试集，是从训练集中随机取的数据，用来自测模型是否能够正确分类，仅作例子参考），使用切分好的特征（x）和标签数据（y）来训练KNN模型。

（3）解决问题与需求

在这个简单模型的预测下可以得知，这五位同学的类型，再按照类型进行宿舍分配即可。结果如下：

2.3.2 鸢尾花的识别

第一步，收集与准备数据

训练集（片段）：

测试集：

观察数据可以看到，萼片长的数值要远大于花瓣宽和萼片宽，可能会对模型训练造成影响，故对每一列同类型的数据进行标准化（在上面的分宿舍案例中也应该进行数据标准化或者归一化，这里偷个小懒），在sklearn的processing包中，有一个scale模块就是专门对数据进行标准化，我们直接导入并引用即可。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import scale
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 读取数据
train_data = pd.read_excel('鸢尾花训练数据.xlsx')
test_data = pd.read_excel('鸢尾花测试数据.xlsx')

# 数据处理
train_x = train_data[['萼片长(cm)','萼片宽(cm)','花瓣长(cm)','花瓣宽(cm)']]
train_y = train_data['类型_num']
test_x = test_data[['萼片长(cm)','萼片宽(cm)','花瓣长(cm)','花瓣宽(cm)']]
test_y = test_data['类型_num']

# 标准化
# 训练集
data_train = pd.DataFrame()
data_train['萼片长标准化(cm)'] = scale(train_data['萼片长(cm)'])
data_train['萼片宽标准化(cm)'] = scale(train_data['萼片宽(cm)'])
data_train['花瓣长标准化(cm)'] = scale(train_data['花瓣长(cm)'])
data_train['花瓣宽标准化(cm)'] = scale(train_data['花瓣宽(cm)'])

# 测试集
data_test = pd.DataFrame()
data_test['萼片长标准化(cm)'] = scale(test_data['萼片长(cm)'])
data_test['萼片宽标准化(cm)'] = scale(test_data['萼片宽(cm)'])
data_test['花瓣长标准化(cm)'] = scale(test_data['花瓣长(cm)'])
data_test['花瓣宽标准化(cm)'] = scale(test_data['花瓣宽(cm)'])

数据处理完成后就可以进行下一步操作。

第二步，建立并优化模型

使用KNeighborsClassifier分类器并设置参数，将处理好的数据和标签放入模型进行训练。这里需要进行模型优化也就是调整参数（调参），这里已经找到了最优参数，但是实际使用时需要自己调参找到最优参数，才能使模型性能更加优越。

# 训练模型(使用sklearn中的knn模块)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=8)    # 经调试，当k值为8时为最优
knn.fit(data_train,train_y)

到此模型训练已经结束，接下来就是测试模型。print()函数可打印出预测结果，knn.score()即可给出模型训练的准确率。

# 模型测试
train_pred = knn.predict(data_train)
train_score = knn.score(data_train,train_y)
# print(train_pred)
print(train_score)

自测模型未出现明显问题就可以使用测试集进行进一步测试与预测。

test_pred = knn.predict(data_test)
test_score = knn.score(data_test,test_y)
# print(test_pred)
print(test_score)

第三步，解决问题与需求

该问题需求为识别鸢尾花，根据花的数据进行识别即可，模型训练完成后在训练集上的准确率可达98.5%，在测试集上的准确率可达88.9%，可以见得模型训练比较成功，大部分鸢尾花识别都能保证准确识别。

完整代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import scale
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 读取数据
train_data = pd.read_excel('鸢尾花训练数据.xlsx')
test_data = pd.read_excel('鸢尾花测试数据.xlsx')

# 数据处理
train_x = train_data[['萼片长(cm)','萼片宽(cm)','花瓣长(cm)','花瓣宽(cm)']]
train_y = train_data['类型_num']
test_x = test_data[['萼片长(cm)','萼片宽(cm)','花瓣长(cm)','花瓣宽(cm)']]
test_y = test_data['类型_num']

# 标准化
# 训练集
data_train = pd.DataFrame()
data_train['萼片长标准化(cm)'] = scale(train_data['萼片长(cm)'])
data_train['萼片宽标准化(cm)'] = scale(train_data['萼片宽(cm)'])
data_train['花瓣长标准化(cm)'] = scale(train_data['花瓣长(cm)'])
data_train['花瓣宽标准化(cm)'] = scale(train_data['花瓣宽(cm)'])

# 测试集
data_test = pd.DataFrame()
data_test['萼片长标准化(cm)'] = scale(test_data['萼片长(cm)'])
data_test['萼片宽标准化(cm)'] = scale(test_data['萼片宽(cm)'])
data_test['花瓣长标准化(cm)'] = scale(test_data['花瓣长(cm)'])
data_test['花瓣宽标准化(cm)'] = scale(test_data['花瓣宽(cm)'])

# 训练模型(使用sklearn中的knn模块)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=8)    # 经调试，当k值为8时为最优
knn.fit(data_train,train_y)

# 模型测试
train_pred = knn.predict(data_train)
train_score = knn.score(data_train,train_y)
# print(train_pred)
print(f'在训练集上的准确率为：{train_score}')

test_pred = knn.predict(data_test)
test_score = knn.score(data_test,test_y)
# print(test_pred)
print(f'在测试集上的准确率为：{test_score}')