数据挖掘算法之KNN

百分比越高），那么X就有可能会被归类转成三角形。这就好比一个人的融洽情侣，通常比他的几个上司更加能底物他是什么一般而言的人。

平面图3：KNN归类的靠左右百分比示意平面图

除了靠左右百分比前提上，另外一个类似于的优化点就是搜索自始则表格达式。KNN表格象上是测算检验点与所有特训原始为数据点的靠左右，然后搜索解决关键问题其中的并未有的N个左右比邻，这也是最耗费算力的人口众多。如果特训集原始为冗余很大，而还用私刑搜索原理的话，适度的特训灵活性就则会很差。所幸关于搜索自始则表格达式，并未有丰富的研究和可用的选项，例如KD Tree和Ball Tree就是KNN操作过程中的优化搜索的十分相似于自始则表格达式。其中的KD Tree针对的角靠左右灵活性很低，Ball Tree可以主要用途特多靠左右。

KNN关键在于与实际领域

洞察完KNN自始则表格达式的付诸，我们再次动身来再次来KNN的特性。

KNN自始则表格达式的低成本：

1. 付诸简单。与很多其他机器研修自始则表格达式再次加多样的代数学和数理逻辑等为代数学原理来得，KNN的为代数学原理和完全一致付诸都简单如此一来，约莫只需初中的为代数学就能到底。

2. 鲁棒性好。KNN对特训原始为数据中的的所致最大值并不脆弱，对噪声最大值得注意的原始为数据具有较好的鲁棒性。

3. 对非线性原始为数据视觉效果好，因为在这个自始则表格达式中的没有关于原始为数据的也就是说，不必需要用线性重返。

4. 也就是说视觉效果好。如果特训原始为数据并不大，它可以更加有效。

KNN自始则表格达式的缺点或单单：

1. 只不过必需断定K的最大值，这可能会是一个多样和反复检查和的操作过程。

2. 测算转成本高。因为要测算所有特训样本的原始为数据点彼此间的靠左右，所以也就是说操作过程中的必需存储所有特训原始为数据，对寄存器的允许很高。

3. 随着特训原始为冗余的增大，其也就是说加速也最大值得注意变长。

4. 对原始为数据的规模和举例来说前提特征并不脆弱。

那么在实际建设工程领域中的，哪里有KNN的身影呢？

1. 银行信用评级。KNN可主要用途银行的系统，也就是说一个人是否适合信贷审批？这个人是否具有与违约者相似的前提特征？

2. 语音辨识。在KNN自始则表格达式的设法下，我们可以将匹配的语音原始为数据进行归类，也就是说讲出人的意平面图。

3. 书本测定。KNN也十分相似于来辨识书本文字的平面图像，特别是在是阿拉伯为数字。

4. 车行为也就是说。KNN可以通过前车的实时国家主义原始为数据，也就是说其下一步的可能会动作。

5. 在线吞并测定。KNN可以根据在线前提特征原始为数据，来假定当前在线是否被还击。

KNN的Python最简单

Sklearn中的就有KNN归类器的函为数“KNeighborsClassifier”，官方的说明了材料很详述。这里为了更加加精细地理解KNN自始则表格达式，我们重新书本一下编码，要用一个Python下的原始为数据试验。

如上文说明了了，KNN十分相似于与在线吞并测定（IDS）。这个原始为数据试验我们就用NSL-KDD原始为数据集。这是在线安全领域相对于公认的一个吞并测定原始为数据集，可以根据在线前提特征原始为数据，测定是否有吞并发生，总称哪种种类的还击吞并。IDS愈来愈多地在车载在线上普及，除此以外AUTOSAR Adaptive中的也转为了该模块。相比较渐进是车端域控制器或者测算平台收集前提特征的在线原始为数据，并通过车联网上传网路归纳，测定车在线有没有被还击或者吞并。

NSL-KDD原始为数据集拆成了很多还击种类，在这个试验中的，我们将其并入转成5大类，如下表格上图。

表格1：NSL-KDD原始为数据集概略

NSL-KDD原始原始为数据集原始为数据不平衡，也含有评注前提特征，所以必需作示例，除此以外重采样、评注前提特征独热区块和标量等，这里不详细展开。示例后的原始为数据集概略如下表格2上图。

表格2：原始为数据试验所用原始为数据集概略

而这个原始为数据试验的粗略程序中的如下平面图上图，先以利用特训集a、b通过薄调和细调断定K最大值，然后再次也就是说检验集并评分：

平面图4：原始为数据试验前提程序中的

其中的解决关键问题K个的角靠左右并未有的原始为数据的编码如下：

然后在K个左右比邻中的解决关键问题一般而言九转成比最多的函为数：

此后是KNN归类器的主函为数：

基于特训原始为数据a, 让K在1到1000的范围内以权重20取最大值，也就是说特训原始为数据b，并和原始为数据b的字句讯息基因序列，算出K与准确度的间的关系如下平面图。

平面图5：薄调下K取最大值与准确度的间的关系

由此按照550到650的范围内以权重1取最大值，算出如下的K与准确度间的关系。由此，我们断定K取最大值582。

平面图6：细调下K取最大值与准确度的间的关系

基于断定的K最大值，求得检验原始为数据集的原始为数据，并也就是说结果。将也就是说结果和检验集的标注对比得到如下的仿真评分加权：

平面图7：KNN归类器仿真评分

从评分加权看，相比较准确度还有大幅提高的生活空间，相异的还击种类的准确度和解职率也各别相异。例如Dos还击目的是所剩无几人力，原始为数据容量大所致相对于最大值得注意，其归类准确度也很低。而远程吞并r2l相对于隐密，归类平衡性也高些。当然亦自始因为相异归类器对相异还击种类的辨识各别长短，实际上吞并测定的系统（IDS）通常部署在网路，也则会采用大算力下多种仿真冗余校核的手段来提高在线风险评估性。

写在仍要

本文抛砖引玉，简介了KNN的原理，并以KNN在在线吞并测定的领域作为范例，完转成了原始为数据试验。左右年来智能货车的加速转型，回事是AI的支撑。而AI也有望在货车产业上更加进一步落地。像KNN等机器研修自始则表格达式看来短期内也则会更加多地领域在货车产业上，不管是脚踏车智能、车联网下的网路原始为数据分析、车载在线风险评估乃至货车企业元为数据开发工具等，都是AI描绘出的布景。在这样的的时代下，我们大家都学一点AI的经验，则会不则会就像90中的期六十年代大家都学一点电脑经验一样举足轻重呢？谨用意与大家共勉。

参考缺少：

1.

2._fig1_282448172

3._learning_with_python/machine_learning_with_python_knn_algorithm_finding_nearest_neighbors.htm

4. NSL-KDD | Datasets | Research | Canadian Institute for Cybersecurity | UNB

。

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