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AI產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握的內(nèi)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(yīng)用吧。

前文我們介紹了AI產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程、模型構(gòu)建流程、模型評估等內(nèi)容，今天我們正式進入算法的學(xué)習(xí)。

首先介紹的是K近鄰算法，K近鄰算法是機器學(xué)習(xí)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，是基于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(diào)為例，在小區(qū)里轉(zhuǎn)悠一圈，統(tǒng)計其中安裝最多的空調(diào)品牌，再找其中一位鄰居聊幾句，符合預(yù)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么禮物，選擇頻率最高的禮物，更不容易踩雷。

結(jié)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(jīng)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(xué)習(xí)場景，那么KNN算法的基本思路就是：在特征空間中，如果一個樣本附近的k個最近（即特征空間中最鄰近）樣本的大多數(shù)屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別。

這里提到了“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、余弦距離、曼哈頓距離等數(shù)學(xué)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，然后統(tǒng)計其中最多的類別是哪個，就認(rèn)為待測樣本點歸屬于這個類別。

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(yù)測效果。

如果選擇較小的K值，影響決策的樣本數(shù)量也較少，預(yù)測結(jié)果會對臨近的樣本過于敏感，如果臨近的樣本恰巧是噪聲，預(yù)測就會出錯。換句話說，K值減小就意味著整體模型變復(fù)雜，就容易發(fā)生過擬合。

如果選擇較大的K值，影響決策的樣本數(shù)量就會過多，導(dǎo)致預(yù)測效果下降，很容易導(dǎo)致欠擬合。

我們通?？梢詫從1開始，逐一遞增，對比每個K值對應(yīng)的結(jié)果，最終選擇表現(xiàn)最好的K值。

三、應(yīng)用場景

理論上，KNN算法可以支持大多數(shù)的分類場景，如區(qū)分是否好瓜、是否薅羊毛用戶等。

除此之外，KNN還可以應(yīng)用在各種簡單的推薦的場景，比如：

• 根據(jù)用戶的購買記錄，推薦相似的商品
• 根據(jù)用戶的音樂風(fēng)格和歷史播放記錄，推薦用戶可能喜歡的音樂

四、優(yōu)缺點

KNN算法的優(yōu)點：

• 簡單易懂，復(fù)雜度低：訓(xùn)練代價低，甚至不需要訓(xùn)練，只要把樣本數(shù)據(jù)整理好，就可以直接預(yù)測新數(shù)據(jù)
• 邊界不規(guī)則的分類效果更好：當(dāng)數(shù)據(jù)的分類邊界不規(guī)則時，KNN算法效果比線性分類算法好，不需要考慮數(shù)據(jù)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，所以只適用于小數(shù)據(jù)集
• 數(shù)據(jù)容錯性較低：如果訓(xùn)練集中存在錯誤的樣本數(shù)據(jù)，該錯誤樣本又距離待測樣本較近，就會導(dǎo)致預(yù)測不準(zhǔn)確，所以對數(shù)據(jù)質(zhì)量依賴程度是非常高的
• 數(shù)據(jù)分布均衡程度要求高：樣本數(shù)據(jù)不均衡時，某個類別的數(shù)據(jù)量特別大時，會占有絕對的投票優(yōu)勢，影響到其他類別的預(yù)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(jié)果有更多的解釋

五、總結(jié)

本文我們簡單介紹了KNN算法的原理、應(yīng)用場景和優(yōu)缺點，KNN算法是機器學(xué)習(xí)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。