kNN的主要思想：根据某个对象的属性值找到相似的对象们，让对象们一起投票决定这个对象属于哪一类。

这里银行的信息是，根据属性值找到的对象们，并不是来源于一个类，如果是一个类的话，直接将这个待分类对象归类为此类就完成了。

既然是投票，就意味着可能是平票，如果平了的话，就随便选择一个类作为此类的分类即可。

《数据科学实战》这本书里举的例子很贴近我们的生活，引用过来，作为参考：

假设一个人会对自己看过的每部电影都打上“好看”或者“不好看”的标签，现在根据这些历史标签信息，如果给定一部新的电影叫作《狂野的数据》, 我们可以用 k 近邻的方法预测此人是否会觉得这部电影好看。方法首先是要确定电影的属性值，包括电影的长度、风格、性爱场景数、奥斯卡最佳演员的个数以及电影的拍摄预算等。根据这些属性，我们可以找到与《狂野的数据》最相似的 k 部电影，并记录下这 k 部电影的标签信息。如果这些电影总体来看包括更多的是“好看”的标签（这个过程，叫作“投票” ） ，那么我们也自然会预测《狂野的数据》这部电影会得到此人的青睐。

这个例子里，引出了kNN的k的含义，根据属性找到最相似的k个。

其实这个比较好理解，有投票过程，就意味着要确定投票人数，这个数字就是k啦。

而现在的问题是，如何根据多种标签寻找到最相似的k部电影。

实际上，kNN需要解决两个核心问题：

• 如何根据属性来定义个体之间的相似性
• 如何确定k的值

kNN的详细步骤

• 确定相似性定义：距离
• 将数据分割为训练数据 + 测试数据
• 选择模型评价标准
• 选择不同的k值，应用kNN模型，看模型效果（这是选择k的过程）
• 基于模型评价标准，选出最优的k值
• 确定k后，测试模型表现（用测试数据）

针对kNN的两个核心问题，第一，相似性衡量的距离是开始就选定好的，k的值是根据多个k值进行对比得出的。

但是，我们并不能穷尽k的选择，只是在有限次的选择中找到最优的。

另外，kNN模型，是无需训练的，只有一个k值是参数，模型本身不包含参数，只有规则。

相似性度量：距离

距离的测量方法选择，有点具体问题具体分析的味道。

另外，还要注意到数据的量纲计算导致的差别，尽量让不同特征的数值在同一水平上，不然，一个特征数值在十万级别，一个在百级别，那距离的度量，就会被这个大万级别的带偏了。比如：

• 250000
• 500

为了使其大致进入同一个量级，可以用250千代替250000，250和500就在一个量级了。

距离的度量选择很多，常见的有：

• 欧式距离
• 余弦相似度
• Jaccard距离：衡量两个集合的相似度
• Mahalanobis 距离
• Hamming距离
• Manhattan距离

这里我都没有放公式，且距离还有很多其他选择，比较好的实际操作方式是，根据问题定义，去查别人是怎么选择的距离。

上面这些距离度量是很整洁的，但是现实数据是多样的，如果需要判别的特征值取值类型都不同，比如有连续值，有分类值，上面这些距离衡量就不能直接用，我们就得变通，甚至是定义自己的距离衡量指标。

一些名词辨析

敏感度 && 特异性：上帝的归上帝，凯撒的归凯撒。

举例子：

敏感度（sensitivity）：所有患病的人被诊断为患病，也叫真阳性率（true positive rate），也叫召回率（recall）
特异性（specificity）：所有未患病的人被诊断为未患病，也叫真阴性率。

END.