AI產品經理需要掌握的內容有很多，本文將介紹K近鄰算法，它常用來解決分類問題。一起來看看它的原理和應用吧。
AI產品經理需要掌握的內容有很多，本文將介紹K近鄰算法，它常用來解決分類問題。一起來看看它的原理和應用吧。
前文我們介紹了AI產品經理的工作流程、模型構建流程、模型評估等內容，今天我們正式進入算法的學習。
首先介紹的是K近鄰算法，K近鄰算法是機器學習的入門級算法，原理簡單易懂，常用來解決分類問題。
一、基本原理
K近鄰算法（K-Nearest Neighbor)，簡稱KNN算法，是基於距離計算來解決分類問題的一種算法。
其實KNN算法充斥在我們的日常生活中，很多時候，我們都會有意無意的參考一下身邊人的選擇，做出最簡單有效的選擇。
以買空調為例，在小區里轉悠一圈，統計其中安裝最多的空調品牌，再找其中一位鄰居聊幾句，符合預算的話，很容易就下決定了。
還有送女朋友禮物的時候，問下身邊的哥們兒之前都送過什麼禮物，選擇頻率最高的禮物，更不容易踩雷。
結合上面兩個小例子，KNN的原理其實就是參考周圍最近的已經做出的選擇，來做出與之類似的選擇，也就是「近朱者赤，近墨者黑」。
再回到機器學習場景，那麼KNN算法的基本思路就是：在特徵空間中，如果一個樣本附近的k個最近（即特徵空間中最鄰近）樣本的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。
這裡提到了「最近」的概念，我們在計算樣本點之間距離時，可以使用歐式距離、餘弦距離、曼哈頓距離等數學公式，最常見的是歐式距離。
找出距離待測樣本最近的K個樣本點，然後統計其中最多的類別是哪個，就認為待測樣本點歸屬於這個類別。
二、K值的選擇
除了距離之外，KNN算法還需要考慮如何選擇合適的K值，因為K值的選取會影響模型的預測效果。
如果選擇較小的K值，影響決策的樣本數量也較少，預測結果會對臨近的樣本過於敏感，如果臨近的樣本恰巧是噪聲，預測就會出錯。換句話說，K值減小就意味著整體模型變複雜，就容易發生過擬合。
如果選擇較大的K值，影響決策的樣本數量就會過多，導致預測效果下降，很容易導致欠擬合。
我們通常可以將K從1開始，逐一遞增，對比每個K值對應的結果，最終選擇表現最好的K值。
三、應用場景
理論上，KNN算法可以支持大多數的分類場景，如區分是否好瓜、是否薅羊毛用戶等。
除此之外，KNN還可以應用在各種簡單的推薦的場景，比如：
- 根據用戶的購買記錄，推薦相似的商品
- 根據用戶的音樂風格和歷史播放記錄，推薦用戶可能喜歡的音樂
KNN算法的優點：
- 簡單易懂，複雜度低：訓練代價低，甚至不需要訓練，只要把樣本數據整理好，就可以直接預測新數據
- 邊界不規則的分類效果更好：當數據的分類邊界不規則時，KNN算法效果比線性分類算法好，不需要考慮數據的邊界問題
KNN算法的缺點：
- 計算量較大：需要計算待測樣本和每一個已有樣本之間的距離，計算量非常大，所以只適用於小數據集
- 數據容錯性較低：如果訓練集中存在錯誤的樣本數據，該錯誤樣本又距離待測樣本較近，就會導致預測不準確，所以對數據質量依賴程度是非常高的
- 數據分布均衡程度要求高：樣本數據不均衡時，某個類別的數據量特別大時，會占有絕對的投票優勢，影響到其他類別的預測效果
- 可解釋性較差：除了「近朱者赤，近墨者黑」之外，我們好像很難對輸出結果有更多的解釋
本文我們簡單介紹了KNN算法的原理、應用場景和優缺點，KNN算法是機器學習的入門級算法，希望對大家有所幫助。
下篇文章，我們會聊一聊樸素貝葉斯算法，敬請期待。
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