目录
一.机器学习概述
二.人工智能的两大方向
三.KNN算法介绍
1.核心思想：“物以类聚，人以群分”
2.算法步骤
四.KNN算法实现
1.安装scikit-learn库
2.导入knn用于分类的类KNeighborsClassifier
3.设置KNeighborsClassifier的相关参数
4.训练模型
5.进行预测
6.计算准确率
五.鸢尾花案例实现
1.准备训练集和测试集数据
2.读取数据
3.划分训练集
4.调用KNN,完成训练过程
5.用训练集中的数据预测，并计算结果的正确率
6.划分测试集
7.将测试集中的数据进行预测，计算准确率
8.完整代码呈现
一.机器学习概述
- 机器学习是人工智能的核心技术之一，涉及利用数学公式从数据中总结规律。
- 经典算法（如KNN、线性回归、决策树等）是学习重点，掌握后可轻松扩展至衍生算法。
- 机器学习流程分为三个阶段：
- 数据收集：需大量高质量数据（如GPT训练数据达45TB）。
- 模型训练：通过数学公式求解未知参数（如抛物线公式中的ABC）。
- 预测：将新数据代入训练好的模型得出结果。
二.人工智能的两大方向
- 回归：预测连续型数值（如房价、股票价格、温度）。
- 分类：划分离散类别（如人脸识别、指纹识别、动物分类）。
三.KNN算法介绍
1.核心思想：“物以类聚，人以群分”
KNN 分类的核心逻辑是：一个样本的类别，由它周围距离最近的 K 个邻居的类别决定。
- 如果一个样本周围的多数邻居属于某一类，则该样本也被判定为该类。
- 这是一种 “懒惰学习”（Lazy Learning）算法，训练阶段不进行模型拟合，仅存储所有训练数据；直到预测时，才通过计算新样本与训练样本的距离来确定类别。
2.算法步骤
-
确定参数 K：选择一个正整数 K（例如 K=3、5、7），表示要参考的 “邻居数量”。
- K 值过小：容易受噪声影响，模型过拟合（泛化能力差）。
- K 值过大：可能包含过多其他类别的样本，模型欠拟合（分类模糊）。
-
计算距离：对于待预测的新样本，计算它与所有训练样本之间的距离（衡量样本间的 “相似性”）。 常用距离度量方式：
- 欧氏距离（最常用，适用于连续特征）：
- 二维空间公式：√[(x₁-x₂)² + (y₁-y₂)²]。
- 三维空间公式：√[(x₁-x₂)² + (y₁-y₂)² + (z₁-z₂)²]。
- N维空间扩展：对每个维度差值平方求和后开根号。
- 曼哈顿距离（适用于高维数据，抗噪声）：\(\text{距离} = |x_1-y_1| + |x_2-y_2| + ... + |x_d-y_d|\)
- 余弦相似度（适用于文本、向量等，衡量方向相似性）。
-
筛选 K 个最近邻：根据距离从小到大排序，选取与新样本距离最近的 K 个训练样本（即 “K 个邻居”）。
-
投票决定类别：统计 K 个邻居的类别，出现次数最多的类别即为新样本的预测类别（“少数服从多数”）。
四.KNN算法实现
1.安装scikit-learn库
KNN算法已封装于Scikit-learn（SKL）库中，无需手动实现距离公式和训练过程，所以我们要先安装好scikit-learn库（可以自己指定版本号），命令如下：
pip install scikit-learn==1.0.2 -i Https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2.导入knn用于分类的类KNeighborsClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
3.设置KNeighborsClassifier的相关参数
源码如下：
class KNeighborsClassifier(KNeighborsMixin, ClassifierMixin, NeighborsBase):"""Classifier implementing the k-nearest neighbors vote.def __init__(self,n_neighbors=5,*,weights="uniform",algorithm="auto",leaf_size=30,p=2,metric="minkowski",metric_params=None,n_jobs=None,):super().__init__(n_neighbors=n_neighbors,algorithm=algorithm,leaf_size=leaf_size,metric=metric,p=p,metric_params=metric_params,n_jobs=n_jobs,)self.weights = weights
- 关键参数：
n_neighbors（K值，默认5）：控制邻居数量。weights（权重）：可调整不同类别的优先级（如偏好红色数据）。algorithm（计算算法）：优化排序速度（如暴力搜索、KD树、球树或自动选择）。
4.训练模型
KNeighborsClassifier中已经封装过fit()方法，所以我们只用调用方法即可完成训练过程
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(train_x,train_y)train_x为训练集中的特征数据
train_y为根据特征而得到的分类类别数据
5.进行预测
可以直接通过KNeighborsClassifier中的predict()方法完成对数据的预测
train_predicted = knn.predict(要预测的数据)
6.计算准确率
可以直接通过KNeighborsClassifier中的score()方法完成对预测数据结果的准确率的计算
train_score = knn.score(train_x,train_y)
五.鸢尾花案例实现
1.准备训练集和测试集数据
鸢尾花训练数据.xlsx 如下：
鸢尾花测试数据.xlsx 如下：
2.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')3.划分训练集
将训练集的特征列划分到train_x数据，分类类型则划分到train_y中
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']4.调用KNN,完成训练过程
knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(train_x,train_y)5.用训练集中的数据预测，并计算结果的正确率
train_predicted = knn.predict(train_x)
train_score = knn.score(train_x,train_y)
print('train_score={}'.format(train_score))train_score=0.9696969696969697
可以看到，即使使用训练集中的数据进行预测，也达不到百分百的正确率
6.划分测试集
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']7.将测试集中的数据进行预测，计算准确率
test_predicted=knn.predict(test_x)
test_score = knn.score(test_x,test_y)
print('test_score={}'.format(test_score))test_score=1.0由于测试集中数据比较少，所以正确率达到了百分百
8.完整代码呈现
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import pandas as pd
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')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']knn=KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(train_x,train_y)
train_predicted = knn.predict(train_x)
train_score = knn.score(train_x,train_y)
print('train_score={}'.format(train_score))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']
test_predicted=knn.predict(test_x)
test_score = knn.score(test_x,test_y)
print('test_score={}'.format(test_score))
---层序遍历二叉树)
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