想象一下，你正在計(jì)劃一個(gè)周末的戶外活動(dòng)，你可能會(huì)問(wèn)自己幾個(gè)問(wèn)題來(lái)決定去哪里：

"今天天氣怎么樣？"如果天氣晴朗，你可能會(huì)選擇去公園野餐；如果天氣陰沉，你可能會(huì)選擇去博物館。

這個(gè)決策過(guò)程，其實(shí)就是一個(gè)簡(jiǎn)單的分類問(wèn)題，而KNN（K-Nearest Neighbors）算法正是模仿這種人類決策過(guò)程的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

| 什么是KNN？

KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一種基本的分類與回歸方法，屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇。它的核心思想是“物以類聚”，即相似的數(shù)據(jù)應(yīng)有相似的輸出。對(duì)于任意n維輸入向量，分別對(duì)應(yīng)于特征空間中的一個(gè)點(diǎn)，輸出為該特征向量所對(duì)應(yīng)的類別標(biāo)簽或預(yù)測(cè)值。

| KNN的工作原理

KNN算法通過(guò)測(cè)量不同特征值之間的距離來(lái)進(jìn)行分類。對(duì)于一個(gè)新的輸入樣本，KNN算法會(huì)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中尋找與該樣本最近的K個(gè)樣本（即K個(gè)鄰居），然后根據(jù)這些鄰居的類別來(lái)預(yù)測(cè)新樣本的類別。在分類問(wèn)題中，常見(jiàn)的做法是通過(guò)“投票法”決定新樣本的類別，即選擇K個(gè)鄰居中出現(xiàn)次數(shù)最多的類別作為新樣本的預(yù)測(cè)類別。

舉個(gè)例子：想象一下，你是一個(gè)新來(lái)的大學(xué)生，想要加入一個(gè)社團(tuán)。但是，你對(duì)這個(gè)大學(xué)里的社團(tuán)不太了解，所以你想找一個(gè)和你興趣最接近的社團(tuán)加入。你決定問(wèn)問(wèn)你周圍的同學(xué)，看看他們都加入了哪些社團(tuán)。

①你首先會(huì)找到幾個(gè)你認(rèn)識(shí)的同學(xué)（比如5個(gè)），這些同學(xué)就像是你的“鄰居”，因?yàn)樗麄冸x你最近，你最容易從他們那里得到信息。

②然后，你問(wèn)問(wèn)這些同學(xué)他們都加入了哪些社團(tuán)，可能是籃球社、舞蹈社、棋藝社等等。

③統(tǒng)計(jì)一下這些同學(xué)中，哪個(gè)社團(tuán)被提到的次數(shù)最多。比如，有3個(gè)同學(xué)提到了籃球社，2個(gè)提到了舞蹈社。

④根據(jù)這個(gè)“投票”結(jié)果，你決定加入籃球社，因?yàn)檫@是被提到次數(shù)最多的社團(tuán)，你覺(jué)得這個(gè)社團(tuán)可能最符合你的興趣。

在這個(gè)例子中，你就是那個(gè)“新的輸入樣本”，你的同學(xué)就是“訓(xùn)練數(shù)據(jù)集”，你選擇社團(tuán)的過(guò)程就是KNN算法的“分類”過(guò)程。你通過(guò)了解你周圍同學(xué)的選擇（即尋找最近的K個(gè)鄰居），然后根據(jù)他們的選擇來(lái)決定你自己的選擇（即根據(jù)鄰居的類別來(lái)預(yù)測(cè)你的類別）。這個(gè)過(guò)程就是KNN算法的核心思想：通過(guò)觀察和你相似的人的選擇，來(lái)預(yù)測(cè)你可能會(huì)做出的選擇。

| 如何構(gòu)建KNN模型？

構(gòu)建KNN模型也不是簡(jiǎn)單地像上述例子分幾個(gè)步驟，需要有完整科學(xué)的流程。

• 選擇距離度量：KNN算法需要一個(gè)距離度量來(lái)計(jì)算樣本之間的相似度，常見(jiàn)的距離度量包括歐氏距離、曼哈頓距離等。
• 確定K值：K值的選擇對(duì)算法的性能有重要影響，通常通過(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)選擇最佳的K值。
• 尋找最近鄰：對(duì)于每一個(gè)新的數(shù)據(jù)點(diǎn)，算法會(huì)在訓(xùn)練集中找到與其距離最近的K個(gè)點(diǎn)。
• 分類決策：根據(jù)K個(gè)最近鄰的類別，通過(guò)多數(shù)表決等方式來(lái)決定新數(shù)據(jù)點(diǎn)的類別。

| KNN的應(yīng)用

KNN（K-Nearest Neighbors）算法在日常生活中的應(yīng)用非常廣泛，比如：

推薦系統(tǒng)

當(dāng)你在電商平臺(tái)上購(gòu)物時(shí)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)你過(guò)去的購(gòu)買(mǎi)記錄和瀏覽習(xí)慣，推薦與你之前購(gòu)買(mǎi)或?yàn)g覽過(guò)的商品相似的其他商品。這里，KNN算法通過(guò)分析用戶行為數(shù)據(jù)，找到與當(dāng)前用戶行為最相似的其他用戶，然后推薦那些相似用戶喜歡的商品。

餐廳評(píng)分

當(dāng)你使用美食應(yīng)用尋找餐廳時(shí)，應(yīng)用可能會(huì)根據(jù)你的位置和偏好，推薦附近的高分餐廳。KNN算法在這里通過(guò)分析其他用戶的評(píng)價(jià)和評(píng)分，找到與你的搜索條件最匹配的餐廳，并預(yù)測(cè)它們的受歡迎程度。

房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)

如果你想出售或購(gòu)買(mǎi)房屋，KNN算法可以幫助你估計(jì)房屋的價(jià)值。通過(guò)輸入房屋的特征（如面積、位置、建造年份等），KNN算法會(huì)找到附近相似房屋的銷售價(jià)格，然后根據(jù)這些最近鄰居的價(jià)格來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)房屋的價(jià)格。

| KNN與其他算法的比較

KNN算法與其他常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相比，有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和局限性。

與決策樹(shù)（Decision Trees）比較

優(yōu)勢(shì)：

• KNN不需要訓(xùn)練過(guò)程，可以立即對(duì)新數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè)。
• KNN可以處理非線性數(shù)據(jù)，而決策樹(shù)在處理非線性數(shù)據(jù)時(shí)可能需要更復(fù)雜的模型。

劣勢(shì)：

• 決策樹(shù)模型更易于解釋和可視化，而KNN的預(yù)測(cè)過(guò)程可能不夠直觀。
• 決策樹(shù)通常對(duì)噪聲數(shù)據(jù)和異常值更魯棒，而KNN對(duì)這些數(shù)據(jù)更敏感。

與支持向量機(jī)（SVM）比較

優(yōu)勢(shì)：

• KNN算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，易于理解和使用。
• KNN可以很好地處理多分類問(wèn)題，而SVM在多分類問(wèn)題上需要額外的技術(shù)如一對(duì)一或一對(duì)多。

劣勢(shì)：

• SVM在高維空間中表現(xiàn)更好，尤其是在特征空間很大時(shí)。
• SVM可以提供更好的泛化能力，而KNN可能會(huì)過(guò)擬合，尤其是在樣本數(shù)量較少時(shí)。

與隨機(jī)森林（Random Forest）比較

優(yōu)勢(shì)：

• KNN不需要訓(xùn)練時(shí)間，而隨機(jī)森林需要構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)并進(jìn)行聚合。
• KNN可以處理非線性和高維數(shù)據(jù)。

劣勢(shì)：

• 隨機(jī)森林在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)通常更快，而KNN在大數(shù)據(jù)集上可能會(huì)非常慢。
• 隨機(jī)森林提供了更好的泛化能力，并且對(duì)噪聲和異常值更魯棒。

與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）比較

優(yōu)勢(shì)：

• KNN算法簡(jiǎn)單，不需要復(fù)雜的模型訓(xùn)練過(guò)程。
• KNN可以很容易地解釋和理解模型的預(yù)測(cè)過(guò)程。

劣勢(shì)：

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以捕捉更復(fù)雜的模式和非線性關(guān)系，尤其是在深度學(xué)習(xí)模型中。
• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)更好，尤其是在圖像和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。

與梯度提升機(jī)（Gradient Boosting Machines, GBM）比較

優(yōu)勢(shì)：

• KNN不需要訓(xùn)練，可以快速對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
• KNN可以處理分類和回歸問(wèn)題，而GBM主要用于回歸問(wèn)題。

劣勢(shì)：

• GBM通常在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性上優(yōu)于KNN，尤其是在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上。
• GBM可以處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式，并且對(duì)噪聲和異常值更魯棒。

KNN算法在需要快速原型開(kāi)發(fā)和對(duì)模型解釋性要求較高的場(chǎng)合很適用，在需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集、高維數(shù)據(jù)或需要更強(qiáng)泛化能力的場(chǎng)景下，可能需要考慮其他更復(fù)雜的算法。

所以在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)該根據(jù)具體問(wèn)題的數(shù)據(jù)特征、解釋性需求以及計(jì)算資源等方面的考量，選擇更合適的算法，提升模型的效果和應(yīng)用的可行性。

KNN屬于機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在AI全體系課程中，它不僅是機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)者最先接觸的算法之一，也是理解其他更復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)，對(duì)于深入學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和理解其他更高級(jí)的算法有著重要的意義。

AI體系化學(xué)習(xí)路線