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今天我来带你进行KNN的实战。上节课，我讲了KNN实际上是计算待分类物体与其他物体之间的距离，然后通过统计最近的K个邻居的分类情况，来决定这个物体的分类情况。

这节课，我们先看下如何在sklearn中使用KNN算法，然后通过sklearn中自带的手写数字数据集来进行实战。

之前我还讲过SVM、朴素贝叶斯和决策树分类，我们还可以用这个数据集来做下训练，对比下这四个分类器的训练结果。

如何在sklearn中使用KNN

在Python的sklearn工具包中有KNN算法。KNN既可以做分类器，也可以做回归。如果是做分类，你需要引用：

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

如果是做回归，你需要引用：

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

从名字上你也能看出来Classifier对应的是分类，Regressor对应的是回归。一般来说如果一个算法有Classifier类，都能找到相应的Regressor类。比如在决策树分类中，你可以使用DecisionTreeClassifier，也可以使用决策树来做回归DecisionTreeRegressor。

好了，我们看下如何在sklearn中创建KNN分类器。

这里，我们使用构造函数KNeighborsClassifier(n_neighbors=5, weights=‘uniform’, algorithm=‘auto’, leaf_size=30)，这里有几个比较主要的参数，我分别来讲解下：

1.n_neighbors：即KNN中的K值，代表的是邻居的数量。K值如果比较小，会造成过拟合。如果K值比较大，无法将未知物体分类出来。一般我们使用默认值5。

2.weights：是用来确定邻居的权重，有三种方式：

weights=uniform，代表所有邻居的权重相同；

weights=distance，代表权重是距离的倒数，即与距离成反比；

自定义函数，你可以自定义不同距离所对应的权重。大部分情况下不需要自己定义函数。

3.algorithm：用来规定计算邻居的方法，它有四种方式：

algorithm=auto，根据数据的情况自动选择适合的算法，默认情况选择auto；

algorithm=kd_tree，也叫作KD树，是多维空间的数据结构，方便对关键数据进行检索，不过KD树适用于维度少的情况，一般维数不超过20，如果维数大于20之后，效率反而会下降；

algorithm=ball_tree，也叫作球树，它和KD树一样都是多维空间的数据结果，不同于KD树，球树更适用于维度大的情况；

algorithm=brute，也叫作暴力搜索，它和KD树不同的地方是在于采用的是线性扫描，而不是通过构造树结构进行快速检索。当训练集大的时候，效率很低。

4.leaf_size：代表构造KD树或球树时的叶子数，默认是30，调整leaf_size会影响到树的构造和搜索速度。

创建完KNN分类器之后，我们就可以输入训练集对它进行训练，这里我们使用fit()函数，传入训练集中的样本特征矩阵和分类标识，会自动得到训练好的KNN分类器。然后可以使用predict()函数来对结果进行预测，这里传入测试集的特征矩阵，可以得到测试集的预测分类结果。

如何用KNN对手写数字进行识别分类

手写数字数据集是个非常有名的用于图像识别的数据集。数字识别的过程就是将这些图片与分类结果0-9一一对应起来。完整的手写数字数据集MNIST里面包括了60000个训练样本，以及10000个测试样本。如果你学习深度学习的话，MNIST基本上是你接触的第一个数据集。

今天我们用sklearn自带的手写数字数据集做KNN分类，你可以把这个数据集理解成一个简版的MNIST数据集，它只包括了1797幅数字图像，每幅图像大小是8*8像素。

好了，我们先来规划下整个KNN分类的流程：

整个训练过程基本上都会包括三个阶段：

数据加载：我们可以直接从sklearn中加载自带的手写数字数据集；

准备阶段：在这个阶段中，我们需要对数据集有个初步的了解，比如样本的个数、图像长什么样、识别结果是怎样的。你可以通过可视化的方式来查看图像的呈现。通过数据规范化可以让数据都在同一个数量级的维度。另外，因为训练集是图像，每幅图像是个8*8的矩阵，我们不需要对它进行特征选择，将全部的图像数据作为特征值矩阵即可；

分类阶段：通过训练可以得到分类器，然后用测试集进行准确率的计算。

好了，按照上面的步骤，我们一起来实现下这个项目。

首先是加载数据和对数据的探索：

# 加载数据
digits = load_digits()
data = digits.data
# 数据探索
print(data.shape)
# 查看第一幅图像
print(digits.images[0])
# 第一幅图像代表的数字含义
print(digits.target[0])
# 将第一幅图像显示出来
plt.gray()
plt.imshow(digits.images[0])
plt.show()

运行结果：

(1797, 64)
[[ 0.  0.  5. 13.  9.  1.  0.  0.]
 [ 0.  0. 13. 15. 10. 15.  5.  0.]
 [ 0.  3. 15.  2.  0. 11.  8.  0.]
 [ 0.  4. 12.  0.  0.  8.  8.  0.]
 [ 0.  5.  8.  0.  0.  9.  8.  0.]
 [ 0.  4. 11.  0.  1. 12.  7.  0.]
 [ 0.  2. 14.  5. 10. 12.  0.  0.]
 [ 0.  0.  6. 13. 10.  0.  0.  0.]]
0

我们对原始数据集中的第一幅进行数据可视化，可以看到图像是个8*8的像素矩阵，上面这幅图像是一个“0”，从训练集的分类标注中我们也可以看到分类标注为“0”。

sklearn自带的手写数字数据集一共包括了1797个样本，每幅图像都是8*8像素的矩阵。因为并没有专门的测试集，所以我们需要对数据集做划分，划分成训练集和测试集。因为KNN算法和距离定义相关，我们需要对数据进行规范化处理，采用Z-Score规范化，代码如下：

# 分割数据，将25%的数据作为测试集，其余作为训练集（你也可以指定其他比例的数据作为训练集）
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data, digits.target, test_size=0.25, random_state=33)
# 采用Z-Score规范化
ss = preprocessing.StandardScaler()
train_ss_x = ss.fit_transform(train_x)
test_ss_x = ss.transform(test_x)

然后我们构造一个KNN分类器knn，把训练集的数据传入构造好的knn，并通过测试集进行结果预测，与测试集的结果进行对比，得到KNN分类器准确率，代码如下：

# 创建KNN分类器
knn = KNeighborsClassifier() 
knn.fit(train_ss_x, train_y) 
predict_y = knn.predict(test_ss_x) 
print("KNN准确率: %.4lf" % accuracy_score(test_y, predict_y))

运行结果：

KNN准确率: 0.9756

好了，这样我们就构造好了一个KNN分类器。之前我们还讲过SVM、朴素贝叶斯和决策树分类。我们用手写数字数据集一起来训练下这些分类器，然后对比下哪个分类器的效果更好。代码如下：

# 创建SVM分类器
svm = SVC()
svm.fit(train_ss_x, train_y)
predict_y=svm.predict(test_ss_x)
print('SVM准确率: %0.4lf' % accuracy_score(test_y, predict_y))
# 采用Min-Max规范化
mm = preprocessing.MinMaxScaler()
train_mm_x = mm.fit_transform(train_x)
test_mm_x = mm.transform(test_x)
# 创建Naive Bayes分类器
mnb = MultinomialNB()
mnb.fit(train_mm_x, train_y) 
predict_y = mnb.predict(test_mm_x) 
print("多项式朴素贝叶斯准确率: %.4lf" % accuracy_score(test_y, predict_y))
# 创建CART决策树分类器
dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(train_mm_x, train_y) 
predict_y = dtc.predict(test_mm_x) 
print("CART决策树准确率: %.4lf" % accuracy_score(test_y, predict_y))

运行结果如下：

SVM准确率: 0.9867
多项式朴素贝叶斯准确率: 0.8844
CART决策树准确率: 0.8556

这里需要注意的是，我们在做多项式朴素贝叶斯分类的时候，传入的数据不能有负数。因为Z-Score会将数值规范化为一个标准的正态分布，即均值为0，方差为1，数值会包含负数。因此我们需要采用Min-Max规范化，将数据规范化到[0,1]范围内。

好了，我们整理下这4个分类器的结果。

你能看出来KNN的准确率还是不错的，和SVM不相上下。

你可以自己跑一遍整个代码，在运行前还需要import相关的工具包（下面的这些工具包你都会用到，所以都需要引用）：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import preprocessing
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.pyplot as plt

代码中，我使用了train_test_split做数据集的拆分，使用matplotlib.pyplot工具包显示图像，使用accuracy_score进行分类器准确率的计算，使用preprocessing中的StandardScaler和MinMaxScaler做数据的规范化。

完整的代码你可以从GitHub上下载。

总结

今天我带你一起做了手写数字分类识别的实战，分别用KNN、SVM、朴素贝叶斯和决策树做分类器，并统计了四个分类器的准确率。在这个过程中你应该对数据探索、数据可视化、数据规范化、模型训练和结果评估的使用过程有了一定的体会。在数据量不大的情况下，使用sklearn还是方便的。

如果数据量很大，比如MNIST数据集中的6万个训练数据和1万个测试数据，那么采用深度学习+GPU运算的方式会更适合。因为深度学习的特点就是需要大量并行的重复计算，GPU最擅长的就是做大量的并行计算。

最后留两道思考题吧，请你说说项目中KNN分类器的常用构造参数，功能函数都有哪些，以及你对KNN使用的理解？如果把KNN中的K值设置为200，数据集还是sklearn中的手写数字数据集，再跑一遍程序，看看分类器的准确率是多少？

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