本文概要
贝叶斯分类器 ，决策数和支持向量机对数值型数据处理能力较弱。本文介绍kNN（K Nearst Neighbor）算法，可以根据已有的数值型训练集合，对数值型数据做出预测。
KNN算法
正对当前被预测对象，在训练集合中找出最近的K个物品价格，算出平均值为预测价格。距离算法有很多，如皮尔森系数，余弦定理，欧氏距离等。本章例子是预测商品价格，采用的是欧氏距离（为什么呢？我的理解：商品的价格一般与商品重量，体积等成正比，所以距离的模大小比较重要，采用欧拉距离，可以将向量摸大小的因素考虑在内）。
K的选取
算法中有K的，都会遇到这个问题，k取多少？在KNN中，k太小，比如1，那么预测价格仅仅与最临近的训练数据相同，那么可能此数据由于噪音，不准确，使得预测数据也不准确。K太大了，也不好，因为范围太大，较小的值容易使整体预期偏低。
权重距离
K太多时，由于范围太大，较远的值会使总体预期偏低，那么可以采用加权平均值的思想，给较远的对象较低的权重，这样可以给出相对准确的预期。权重公司应该是一个单调递减函数，参数为距离，值为权重。有三种权重计算公司：
- 权重函数1： 反函数，f(dist) = 1/(1+dist),分母加1是为了防止无限大。优点：计算快。缺点：较近的数据，给与较大的权重，权重降落的非常快，导致可能会对噪音数据比较敏感。
- 权重函数2： 减函数，f(dist) = a - dist (dist < a) or 0 (dist >= a)。a为大于0的常量。优点，计算快。缺点：距离大于a的数值给出的权重是0，无法对预估起到作用，可能会漏掉一些数据。
- 权重函数3： 高斯函数（如下图），当可距离无限延伸时，权重是无限接近于0的，但是当距离叫小时，权重变化相对平稳，所以对上面两种函数的不足都有弥补。不足的是，计量量较大。
交叉验证 cross validation
数据集被分为两份
- train set： 训练集合，用于训练算法，通常较大，如95%左右。
- test set：测试集合，通常较小，如5%左右。测试集合输入带入算法中，计算的结果对应的测试结果只差的平方（放大差异），求和，就可以作为验证分数。
通常需要重复上面的切分过程。使用这个方法进行验证需要满足一个条件，被验证算法需要输入训练数据集。
伸缩纬度
物品通常是由多为向量描述的，然而由于不同纬度变量描述特质不同，对整体影响也不一样。比如酒，由年份（范围0~100），级别（范围1~5），体积（范围500ml~2500ml）。可以看出，在欧式距离中，体积的影响最大。所以，需要将所有的酒的体积统一缩小，人为的给出一个伸缩比例，使得不同的纬度对距离的贡献相当。可以利用第五章中提到的优化方案自动求出最优伸缩比例。
不均匀的价格分布
有可能训练集合的数据有些因数并不能被对象的纬度描述出来，如果仍然这样计算，可能会低估预期。可以换一个角度预测，预测价格在一个范围区间内的概率。计算方法与knn类似，只不过将区域内的权重之和比上所有的权重之和，结果为概率。
KNN使用场景
距离计算耗时，最优范围选取耗时。
但是数值型预测，范围预测，其他预测方法都办不到，kNN比较直观且可行。
