《机器学习实战》学习笔记(一) k-近邻算法(约会实战)
一、k-近邻法简介
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是:存在一个样本数据集合,
也称作为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,
将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集
中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数。最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。
说白了,就是将新数据和训练集中每个数据进行比较,找到距离新数据最近的K个数据,对这K个数据的标签进行统计,支持数最高的标签即可认为
是新数据的标签。比如K=10,其中有9的标签是A类,1个的标签是B类,那么这个新数据的标签被认为是A。
k-近邻算法的一般流程:
- 收集数据:可以使用爬虫进行数据的收集,也可以使用第三方提供的免费或收费的数据。一般来讲,数据放在txt文本文件中,按照一定的格式进行存储,便于解析及处理。
- 准备数据:使用Python解析、预处理数据。
- 分析数据:可以使用很多方法对数据进行分析,例如使用Matplotlib将数据可视化。
- 测试算法:计算错误率。
- 使用算法:错误率在可接受范围内,就可以运行k-近邻算法进行分类。
已经了解了k-近邻算法的一般流程,下面开始进入实战内容。
1:实战背景
海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象。尽管约会网站会推荐不同的任选,但她并不是喜欢每一个人。经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类:
- 不喜欢的人
- 魅力一般的人
- 极具魅力的人
海伦收集约会数据已经有了一段时间,她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中,每个样本数据占据一行,总共有1000行。
datingTestSet.txt数据下载: 数据集下载
海伦收集的样本数据主要包含以下3种特征:
- 每年获得的飞行常客里程数
- 玩视频游戏所消耗时间百分比
- 每周消费的冰淇淋公升数
这里不得不吐槽一句,海伦是个小吃货啊,冰淇淋公斤数都影响自己择偶标准。打开txt文本文件,数据格式如图所示。
2、准备数据:数据解析
在将上述特征数据输入到分类器前,必须将待处理的数据的格式改变为分类器可以接收的格式。分类器接收的数据是什么格式的?
从上小结已经知道,要将数据分类两部分,即特征矩阵和对应的分类标签向量。
import numpy as np
"""函数说明:创建数据集"""
def file2matrix(filename):
fr = open(filename)
arrayolines = fr.readlines()
numberoflines = len(arrayolines)
returnmat = np.zeros((numberoflines,3))
classlabelvector = []
index = 0
for line in arrayolines:
line = line.strip()
listfromline = line.split('\t')
returnmat[index,:] = listfromline[0:3]
#根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力
if listfromline[-1] == 'didntLike':
classlabelvector.append(1)
elif listfromline[-1] == 'smallDoses':
classlabelvector.append(2)
elif listfromline[-1] == 'largeDoses':
classlabelvector.append(3)
index +=1
return returnmat,classlabelvector
if __name__ == '__main__':
#打开的文件名
filename = "datingTestSet.txt"
#打开并处理数据
datingDatamat,datinglabels = file2matrix(filename)
print(datingDatamat)
print(datinglabels)
运行上述代码,得到的数据解析结果
可以看到,我们已经顺利导入数据,并对数据进行解析,格式化为分类器需要的数据格式。接着我们需要了解数据的真正含义。
可以通过友好、直观的图形化的方式观察数据。
3、分析数据:数据可视化
使用showdatas函数进行可视化处理
# -*- coding: UTF-8 -*-
from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.lines as mlines
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
"""
函数说明:打开并解析文件,对数据进行分类:1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力
"""
def file2matrix(filename):
#打开文件
fr = open(filename)
#读取文件所有内容
arrayOLines = fr.readlines()
#得到文件行数
numberOfLines = len(arrayOLines)
#返回的NumPy矩阵,解析完成的数据:numberOfLines行,3列
returnMat = np.zeros((numberOfLines,3))
#返回的分类标签向量
classLabelVector = []
#行的索引值
index = 0
for line in arrayOLines:
#s.strip(rm),当rm空时,默认删除空白符(包括'\n','\r','\t',' ')
line = line.strip()
#使用s.split(str="",num=string,cout(str))将字符串根据'\t'分隔符进行切片。
listFromLine = line.split('\t')
#将数据前三列提取出来,存放到returnMat的NumPy矩阵中,也就是特征矩阵
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
#根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力
if listFromLine[-1] == 'didntLike':
classLabelVector.append(1)
elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':
classLabelVector.append(2)
elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':
classLabelVector.append(3)
index += 1
return returnMat, classLabelVector
"""
函数说明:可视化数据
"""
def showdatas(datingDataMat, datingLabels):
#设置汉字格式
font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)
#将fig画布分隔成1行1列,不共享x轴和y轴,fig画布的大小为(13,8)
#当nrow=2,nclos=2时,代表fig画布被分为四个区域,axs[0][0]表示第一行第一个区域
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,sharex=False, sharey=False, figsize=(13,8))
numberOfLabels = len(datingLabels)
LabelsColors = []
for i in datingLabels:
if i == 1:
LabelsColors.append('black')
if i == 2:
LabelsColors.append('orange')
if i == 3:
LabelsColors.append('red')
#画出散点图,以datingDataMat矩阵的第一(飞行常客例程)、第二列(玩游戏)数据画散点数据,散点大小为15,透明度为0.5
axs[0][0].scatter(x=datingDataMat[:,0], y=datingDataMat[:,1], color=LabelsColors,s=15, alpha=.5)
#设置标题,x轴label,y轴label
axs0_title_text = axs[0][0].set_title(u'每年获得的飞行常客里程数与玩视频游戏所消耗时间占比',FontProperties=font)
axs0_xlabel_text = axs[0][0].set_xlabel(u'每年获得的飞行常客里程数',FontProperties=font)
axs0_ylabel_text = axs[0][0].set_ylabel(u'玩视频游戏所消耗时间占',FontProperties=font)
plt.setp(axs0_title_text, size=9, weight='bold', color='red')
plt.setp(axs0_xlabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
plt.setp(axs0_ylabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
#画出散点图,以datingDataMat矩阵的第一(飞行常客例程)、第三列(冰激凌)数据画散点数据,散点大小为15,透明度为0.5
axs[0][1].scatter(x=datingDataMat[:,0], y=datingDataMat[:,2], color=LabelsColors,s=15, alpha=.5)
#设置标题,x轴label,y轴label
axs1_title_text = axs[0][1].set_title(u'每年获得的飞行常客里程数与每周消费的冰激淋公升数',FontProperties=font)
axs1_xlabel_text = axs[0][1].set_xlabel(u'每年获得的飞行常客里程数',FontProperties=font)
axs1_ylabel_text = axs[0][1].set_ylabel(u'每周消费的冰激淋公升数',FontProperties=font)
plt.setp(axs1_title_text, size=9, weight='bold', color='red')
plt.setp(axs1_xlabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
plt.setp(axs1_ylabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
#画出散点图,以datingDataMat矩阵的第二(玩游戏)、第三列(冰激凌)数据画散点数据,散点大小为15,透明度为0.5
axs[1][0].scatter(x=datingDataMat[:,1], y=datingDataMat[:,2], color=LabelsColors,s=15, alpha=.5)
#设置标题,x轴label,y轴label
axs2_title_text = axs[1][0].set_title(u'玩视频游戏所消耗时间占比与每周消费的冰激淋公升数',FontProperties=font)
axs2_xlabel_text = axs[1][0].set_xlabel(u'玩视频游戏所消耗时间占比',FontProperties=font)
axs2_ylabel_text = axs[1][0].set_ylabel(u'每周消费的冰激淋公升数',FontProperties=font)
plt.setp(axs2_title_text, size=9, weight='bold', color='red')
plt.setp(axs2_xlabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
plt.setp(axs2_ylabel_text, size=7, weight='bold', color='black')
#设置图例
didntLike = mlines.Line2D([], [], color='black', marker='.',
markersize=6, label='didntLike')
smallDoses = mlines.Line2D([], [], color='orange', marker='.',
markersize=6, label='smallDoses')
largeDoses = mlines.Line2D([], [], color='red', marker='.',
markersize=6, label='largeDoses')
#添加图例
axs[0][0].legend(handles=[didntLike,smallDoses,largeDoses])
axs[0][1].legend(handles=[didntLike,smallDoses,largeDoses])
axs[1][0].legend(handles=[didntLike,smallDoses,largeDoses])
#显示图片
plt.show()
"""
函数说明:main函数
"""
if __name__ == '__main__':
#打开的文件名
filename = "datingTestSet.txt"
#打开并处理数据
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
showdatas(datingDataMat, datingLabels)
运行结果如下图:
通过数据可以很直观的发现数据的规律,比如以玩游戏所消耗时间占比与每年获得的飞行常客里程数,只考虑这二维的特征信息,
给我的感觉就是海伦喜欢有生活质量的男人。为什么这么说呢?每年获得的飞行常客里程数表明,海伦喜欢能享受飞行常客奖励计划的男人,
但是不能经常坐飞机,疲于奔波,满世界飞。同时,这个男人也要玩视频游戏,并且占一定时间比例。能到处飞,又能经常玩游戏的男人
是什么样的男人?很显然,有生活质量,并且生活悠闲的人。我的分析,仅仅是通过可视化的数据总结的个人看法。我想,每个人的感受应该也是不尽相同。
4、准备数据:数据归一化
下表给出了四组样本,如果想要计算样本3和样本4之间的距离,可以使用欧式距离公式计算。
计算方法如图
我们很容易发现,上面方程中数字差值最大的属性对计算结果的影响最大,也就是说,每年获取的飞行常客里程数对于计算结果的影响将远远大于
表中其他两个特征-玩视频游戏所耗时间占比和每周消费冰淇淋公斤数的影响。而产生这种现象的唯一原因,仅仅是因为飞行常客里程数远大于其他
特征值。但海伦认为这三种特征是同等重要的,因此作为三个等权重的特征之一,飞行常客里程数并不应该如此严重地影响到计算结果。
在处理这种不同取值范围的特征值时,我们通常采用的方法是将数值归一化,如将取值范围处理为0到1或者-1到1之间。下面的公式可以将任意取值范围的特征值转化为0到1区间内的值:
newValue = (oldValue - min) / (max - min)
其中min和max分别是数据集中的最小特征值和最大特征值。虽然改变数值取值范围增加了分类器的复杂度,但为了得到准确结果,我们必须这样做。
使用名为autoNorm的函数,用该函数自动将数据归一化。代码如下:
"""函数说明:对数据进行归一化
newValue = (oldValue - min) / (max - min)
"""
def autoNorm(dataSet):
#获得数据的最小值
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
ranges = maxVals - minVals
normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))
m = dataSet.shape[0]
normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m,1))
normDataSet = normDataSet/np.tile(ranges, (m,1))
return normDataSet, ranges, minVals
if __name__ == '__main__':
#打开的文件名
filename = "datingTestSet.txt"
#打开并处理数据
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
normDataSet, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
print(normDataSet)
print(ranges)
print(minVals)
运行代码之后得到结果如下
从图的运行结果可以看到,我们已经顺利将数据归一化了,并且求出了数据的取值范围和数据的最小值,这两个值是在分类的时候需要用到的,直接先求解出来,也算是对数据预处理了。
5、测试算法:验证分类器
机器学习算法一个很重要的工作就是评估算法的正确率,通常我们只提供已有数据的90%作为训练样本来训练分类器,而使用其余的10%数据去测试
分类器,检测分类器的正确率。需要注意的是,10%的测试数据应该是随机选择的,由于海伦提供的数据并没有按照特定目的来排序,所以我们可以随意选择10%数据而不影响其随机性。
为了测试分类器效果,在代码中函数datingClassTest,编写代码如下:
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""验证分类器"""
import numpy as np
import operator
"""
函数说明:kNN算法,分类器
Parameters:
inX - 用于分类的数据(测试集)
dataSet - 用于训练的数据(训练集)
labes - 分类标签
k - kNN算法参数,选择距离最小的k个点
Returns:
sortedClassCount[0][0] - 分类结果
"""
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
#numpy函数shape[0]返回dataSet的行数
dataSetSize = dataSet.shape[0]
#在列向量方向上重复inX共1次(横向),行向量方向上重复inX共dataSetSize次(纵向)
diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
#二维特征相减后平方
sqDiffMat = diffMat**2
#sum()所有元素相加,sum(0)列相加,sum(1)行相加
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
#开方,计算出距离
distances = sqDistances**0.5
#返回distances中元素从小到大排序后的索引值
sortedDistIndices = distances.argsort()
#定一个记录类别次数的字典
classCount = {}
for i in range(k):
#取出前k个元素的类别
voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]
#dict.get(key,default=None),字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值。
#计算类别次数
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
#python3中用items()替换python2中的iteritems()
#key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序
#key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序
#reverse降序排序字典
sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
#返回次数最多的类别,即所要分类的类别
return sortedClassCount[0][0]
"""
函数说明:打开并解析文件,对数据进行分类:1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力
Parameters:
filename - 文件名
Returns:
returnMat - 特征矩阵
classLabelVector - 分类Label向量
"""
def file2matrix(filename):
#打开文件
fr = open(filename)
#读取文件所有内容
arrayOLines = fr.readlines()
#得到文件行数
numberOfLines = len(arrayOLines)
#返回的NumPy矩阵,解析完成的数据:numberOfLines行,3列
returnMat = np.zeros((numberOfLines,3))
#返回的分类标签向量
classLabelVector = []
#行的索引值
index = 0
for line in arrayOLines:
#s.strip(rm),当rm空时,默认删除空白符(包括'\n','\r','\t',' ')
line = line.strip()
#使用s.split(str="",num=string,cout(str))将字符串根据'\t'分隔符进行切片。
listFromLine = line.split('\t')
#将数据前三列提取出来,存放到returnMat的NumPy矩阵中,也就是特征矩阵
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
#根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力
if listFromLine[-1] == 'didntLike':
classLabelVector.append(1)
elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':
classLabelVector.append(2)
elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':
classLabelVector.append(3)
index += 1
return returnMat, classLabelVector
"""
函数说明:对数据进行归一化
Parameters:
dataSet - 特征矩阵
Returns:
normDataSet - 归一化后的特征矩阵
ranges - 数据范围
minVals - 数据最小值
"""
def autoNorm(dataSet):
#获得数据的最小值
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
#最大值和最小值的范围
ranges = maxVals - minVals
#shape(dataSet)返回dataSet的矩阵行列数
normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))
#返回dataSet的行数
m = dataSet.shape[0]
#原始值减去最小值
normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m, 1))
#除以最大和最小值的差,得到归一化数据
normDataSet = normDataSet / np.tile(ranges, (m, 1))
#返回归一化数据结果,数据范围,最小值
return normDataSet, ranges, minVals
"""
函数说明:分类器测试函数
Parameters:
无
Returns:
normDataSet - 归一化后的特征矩阵
ranges - 数据范围
minVals - 数据最小值
"""
def datingClassTest():
#打开的文件名
filename = "datingTestSet.txt"
#将返回的特征矩阵和分类向量分别存储到datingDataMat和datingLabels中
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
#取所有数据的百分之十
hoRatio = 0.10
#数据归一化,返回归一化后的矩阵,数据范围,数据最小值
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
#获得normMat的行数
m = normMat.shape[0]
#百分之十的测试数据的个数
numTestVecs = int(m * hoRatio)
#分类错误计数
errorCount = 0.0
for i in range(numTestVecs):
#前numTestVecs个数据作为测试集,后m-numTestVecs个数据作为训练集
classifierResult = classify0(normMat[i,:], normMat[numTestVecs:m,:],
datingLabels[numTestVecs:m], 4)
print("分类结果:%d\t真实类别:%d" % (classifierResult, datingLabels[i]))
if classifierResult != datingLabels[i]:
errorCount += 1.0
print("错误率:%f%%" %(errorCount/float(numTestVecs)*100))
"""
函数说明:main函数
"""
if __name__ == '__main__':
datingClassTest()
运行上述代码结果如下图:
从上图验证分类器结果中可以看出,错误率是4%,这是一个想当不错的结果。我们可以改变函数datingClassTest内变量hoRatio和分类器k的值,
检测错误率是否随着变量值的变化而增加。依赖于分类算法、数据集和程序设置,分类器的输出结果可能有很大的不同。
6、使用算法:构建完整可用系统
我们可以给海伦一个小段程序,通过该程序海伦会在约会网站上找到某个人并输入他的信息。程序会给出她对男方喜欢程度的预测值。
在代码中创建函数classifyPerson,代码如下:
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""构建完整可用系统"""
import numpy as np
import operator
"""
函数说明:kNN算法,分类器
Parameters:
inX - 用于分类的数据(测试集)
dataSet - 用于训练的数据(训练集)
labes - 分类标签
k - kNN算法参数,选择距离最小的k个点
Returns:
sortedClassCount[0][0] - 分类结果
"""
def classify0(inX, dataSet, labels, k):
#numpy函数shape[0]返回dataSet的行数
dataSetSize = dataSet.shape[0]
#在列向量方向上重复inX共1次(横向),行向量方向上重复inX共dataSetSize次(纵向)
diffMat = np.tile(inX, (dataSetSize, 1)) - dataSet
#二维特征相减后平方
sqDiffMat = diffMat**2
#sum()所有元素相加,sum(0)列相加,sum(1)行相加
sqDistances = sqDiffMat.sum(axis=1)
#开方,计算出距离
distances = sqDistances**0.5
#返回distances中元素从小到大排序后的索引值
sortedDistIndices = distances.argsort()
#定一个记录类别次数的字典
classCount = {}
for i in range(k):
#取出前k个元素的类别
voteIlabel = labels[sortedDistIndices[i]]
#dict.get(key,default=None),字典的get()方法,返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值。
#计算类别次数
classCount[voteIlabel] = classCount.get(voteIlabel,0) + 1
#python3中用items()替换python2中的iteritems()
#key=operator.itemgetter(1)根据字典的值进行排序
#key=operator.itemgetter(0)根据字典的键进行排序
#reverse降序排序字典
sortedClassCount = sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True)
#返回次数最多的类别,即所要分类的类别
return sortedClassCount[0][0]
"""
函数说明:打开并解析文件,对数据进行分类:1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力
Parameters:
filename - 文件名
Returns:
returnMat - 特征矩阵
classLabelVector - 分类Label向量
"""
def file2matrix(filename):
#打开文件
fr = open(filename)
#读取文件所有内容
arrayOLines = fr.readlines()
#得到文件行数
numberOfLines = len(arrayOLines)
#返回的NumPy矩阵,解析完成的数据:numberOfLines行,3列
returnMat = np.zeros((numberOfLines,3))
#返回的分类标签向量
classLabelVector = []
#行的索引值
index = 0
for line in arrayOLines:
#s.strip(rm),当rm空时,默认删除空白符(包括'\n','\r','\t',' ')
line = line.strip()
#使用s.split(str="",num=string,cout(str))将字符串根据'\t'分隔符进行切片。
listFromLine = line.split('\t')
#将数据前三列提取出来,存放到returnMat的NumPy矩阵中,也就是特征矩阵
returnMat[index,:] = listFromLine[0:3]
#根据文本中标记的喜欢的程度进行分类,1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力
if listFromLine[-1] == 'didntLike':
classLabelVector.append(1)
elif listFromLine[-1] == 'smallDoses':
classLabelVector.append(2)
elif listFromLine[-1] == 'largeDoses':
classLabelVector.append(3)
index += 1
return returnMat, classLabelVector
"""
函数说明:对数据进行归一化
Parameters:
dataSet - 特征矩阵
Returns:
normDataSet - 归一化后的特征矩阵
ranges - 数据范围
minVals - 数据最小值
"""
def autoNorm(dataSet):
#获得数据的最小值
minVals = dataSet.min(0)
maxVals = dataSet.max(0)
#最大值和最小值的范围
ranges = maxVals - minVals
#shape(dataSet)返回dataSet的矩阵行列数
normDataSet = np.zeros(np.shape(dataSet))
#返回dataSet的行数
m = dataSet.shape[0]
#原始值减去最小值
normDataSet = dataSet - np.tile(minVals, (m, 1))
#除以最大和最小值的差,得到归一化数据
normDataSet = normDataSet / np.tile(ranges, (m, 1))
#返回归一化数据结果,数据范围,最小值
return normDataSet, ranges, minVals
"""
函数说明:通过输入一个人的三维特征,进行分类输出
"""
def classifyPerson():
#输出结果
resultList = ['讨厌','有些喜欢','非常喜欢']
#三维特征用户输入
precentTats = float(input("玩视频游戏所耗时间百分比:"))
ffMiles = float(input("每年获得的飞行常客里程数:"))
iceCream = float(input("每周消费的冰激淋公升数:"))
#打开的文件名
filename = "datingTestSet.txt"
#打开并处理数据
datingDataMat, datingLabels = file2matrix(filename)
#训练集归一化
normMat, ranges, minVals = autoNorm(datingDataMat)
#生成NumPy数组,测试集
inArr = np.array([precentTats, ffMiles, iceCream])
#测试集归一化
norminArr = (inArr - minVals) / ranges
#返回分类结果
classifierResult = classify0(norminArr, normMat, datingLabels, 3)
#打印结果
print("你可能%s这个人" % (resultList[classifierResult-1]))
"""
函数说明:main函数
"""
if __name__ == '__main__':
classifyPerson()
在Anadonda中,运行程序,并输入数据(12,44000,0.5),预测结果是”你可能有些喜欢这个人”,也就是这个人魅力一般。一共有三个档次:讨厌、有些喜欢、非常喜欢,对应着不喜欢的人、魅力一般的人、极具魅力的人。结果如图所示。
四、总结
1、kNN算法的优缺点
优点
简单好用,容易理解,精度高,理论成熟,既可以用来做分类也可以用来做回归;
可用于数值型数据和离散型数据;
训练时间复杂度为O(n);无数据输入假定;
对异常值不敏感
缺点
计算复杂性高;空间复杂性高;
样本不平衡问题(即有些类别的样本数量很多,而其它样本的数量很少);
一般数值很大的时候不用这个,计算量太大。但是单个样本又不能太少,否则容易发生误分。
最大的缺点是无法给出数据的内在含义。