用户画像篇·手撕KNN算法（K近邻）

2024-05-10 13:38
文章标签 算法 用户 knn 近邻 画像

本文主要是介绍用户画像篇·手撕KNN算法（K近邻），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

文章目录

    • 1、KNN模型
    • 2、样本数据
          • （1）经验样本
          • （2）待分类数据
    • 3、需求：使用KNN算法思想，对待分类数据进行分类
          • （1）思想：近朱者赤近墨者黑
          • （2）代码开干
    • 4、总结
          • 用到的知识

1、KNN模型

在这里插入图片描述

2、样本数据

（1）经验样本
label,f1,f2,f3,f4,f5
0,10,20,30,40,30
0,12,22,29,42,35
0,11,21,31,40,34
0,13,22,30,42,32
0,12,22,32,41,33
0,10,21,33,45,35
1,30,11,21,40,34
1,33,10,20,43,30
1,30,12,23,40,33
1,32,10,20,42,33
1,30,13,20,42,30
1,30,09,22,41,32
（2）待分类数据
id,f1,f2,f3,f4,f5
1,11,21,31,44,32
2,14,26,32,39,30
3,32,14,21,42,32
4,34,12,22,42,34
5,34,12,22,42,34

3、需求：使用KNN算法思想，对待分类数据进行分类

（1）思想：近朱者赤近墨者黑

将每一个未知类别的向量，去跟上面样本集中的所有向量求一次距离，然后，找到离它最近5个特征向量，然后看这5个最近的特征向量中哪一种类别占比更多，那就认为，这个未知向量就属于该类别

（2）代码开干
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.mllib.linalg
import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.{DataTypes, StructField, StructType}import scala.collection.mutableobject KNNClassifyArithmetic {def main(args: Array[String]): Unit = {//设定打印日志的等级val logger: Logger = Logger.getLogger(this.getClass.getName)logger.setLevel(Level.DEBUG)Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)//创建spark对象val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName(this.getClass.getSimpleName).master("local[*]").getOrCreate()logger.debug("sparkSql入口创建完成")import spark.implicits._// 1、读取经验样本数据val schema1 = StructType(Array[StructField](StructField("label", DataTypes.StringType),StructField("f1", DataTypes.DoubleType),StructField("f2", DataTypes.DoubleType),StructField("f3", DataTypes.DoubleType),StructField("f4", DataTypes.DoubleType),StructField("f5", DataTypes.DoubleType)))val simpleDF: DataFrame = spark.read.option("header", true) //设定为有头信息的csv文件.schema(schema1).csv("userProfile/data/knn/sample/sample.csv")logger.debug("样本数据加载完成,分区数为： " + simpleDF.rdd.partitions.size)// 2、读取待分析样本数据val schema2 = StructType(Array(StructField("id", DataTypes.StringType),StructField("b1", DataTypes.DoubleType),StructField("b2", DataTypes.DoubleType),StructField("b3", DataTypes.DoubleType),StructField("b4", DataTypes.DoubleType),StructField("b5", DataTypes.DoubleType)))val ClassifyDF: DataFrame = spark.read.option("header", true) //设定为有头信息的csv文件.schema(schema2).csv("userProfile/data/knn/to_classify/to_classify.csv")logger.debug("待分类数据加载完成,分区数为: " + ClassifyDF.rdd.partitions.size)// 3、crossJoin 将样本数据和待分析数据做笛卡尔积连接val cjDF: DataFrame = ClassifyDF.crossJoin(simpleDF)logger.debug("待分类数据 cross join  样本数据完成,分区数为: " + cjDF.rdd.partitions.size)/** 笛卡尔积数据如下：|+---+----+----+----+----+----+-----+----+----+----+----+----+||id |b1  |b2  |b3  |b4  |b5  |label|f1  |f2  |f3  |f4  |f5  ||+---+----+----+----+----+----+-----+----+----+----+----+----+||1  |11.0|21.0|31.0|44.0|32.0|0    |10.0|20.0|30.0|40.0|30.0|||2  |14.0|26.0|32.0|39.0|30.0|0    |10.0|20.0|30.0|40.0|30.0|||3  |32.0|14.0|21.0|42.0|32.0|0    |10.0|20.0|30.0|40.0|30.0|||4  |34.0|12.0|22.0|42.0|34.0|0    |10.0|20.0|30.0|40.0|30.0|||5  |34.0|12.0|22.0|42.0|34.0|0    |10.0|20.0|30.0|40.0|30.0|||1  |11.0|21.0|31.0|44.0|32.0|0    |12.0|22.0|29.0|42.0|35.0|||2  |14.0|26.0|32.0|39.0|30.0|0    |12.0|22.0|29.0|42.0|35.0|||3  |32.0|14.0|21.0|42.0|32.0|0    |12.0|22.0|29.0|42.0|35.0|||4  |34.0|12.0|22.0|42.0|34.0|0    |12.0|22.0|29.0|42.0|35.0|||5  |34.0|12.0|22.0|42.0|34.0|0    |12.0|22.0|29.0|42.0|35.0||                  ........................|+---+----+----+----+----+----+-----+----+----+----+----+----+*/import org.apache.spark.sql.functions._// 4、计算样本向量和未知类别向量的欧氏距离// ① 先定义一个计算欧氏距离的函数：自定义udfval eudi = udf((arr1: mutable.WrappedArray[Double], arr2: mutable.WrappedArray[Double]) => {//需要Array[Double]类型的。下面eudi中array类型为mutable.WrappedArray，所以上面也定义这样的val v1: linalg.Vector = Vectors.dense(arr1.toArray)val v2: linalg.Vector = Vectors.dense(arr2.toArray)val distance: Double = Vectors.sqdist(v1, v2)distance})// ② 将函数传入计算val distDF: DataFrame = cjDF.select('label,'id,eudi(array('f1, 'f2, 'f3, 'f4, 'f5), array('b1, 'b2, 'b3, 'b4, 'b5)) as "dist")/** 数据如下：* +-----+---+-----+* |label|id |dist |* +-----+---+-----+* |0    |1  |23.0 |* |0    |2  |57.0 |* |0    |3  |609.0|* |0    |4  |724.0|* |0    |5  |724.0|* |0    |1  |19.0 |* |0    |2  |63.0 |* |0    |3  |537.0|* |0    |4  |634.0|* |0    |5  |634.0|* |0    |1  |20.0 |* |0    |2  |52.0 |* |  ...........  |* +-----+---+-----+*/// 5、取出每个未知人中，5个最近的欧式距离以及类别distDF.createTempView("tmp1")val tmpDF: DataFrame = spark.sql("""|select|label,|id,|dist|from|(|  select|  label,|  id,|  dist,|  row_number() over(partition by id order by dist) as rn|  from|  tmp1|)t|where rn <= 5|""".stripMargin)/** 数据如下：* +-----+---+----+* |label|id |dist|* +-----+---+----+* |0    |1  |10.0|* |0    |1  |13.0|* |1    |1  |15.0|* |0    |1  |19.0|* |0    |1  |20.0|* |1    |4  |13.0|* |1    |4  |22.0|* |1    |4  |22.0|* |1    |4  |26.0|* |1    |4  |30.0|* |0    |2  |33.0|* |0    |2  |34.0|* |0    |2  |52.0|* |0    |2  |57.0|* |0    |2  |63.0|* |   ........   |* +-----+---+----+*/// 6、计算在5个最近的欧式距离中，数量最多的那个类别tmpDF.createTempView("tmp2")spark.sql("""|select|label,|id,|count(1) as cons|from|tmp2|group by label, id|having cons > 2|""".stripMargin).drop("cons").orderBy("id").show(20, false)/** 最终结果：* +-----+---+* |label|id |* +-----+---+* |0    |1  |* |0    |2  |* |1    |3  |* |1    |4  |* |1    |5  |* +-----+---+*/spark.close()}
}

4、总结

用到的知识

（1）log4j打印日志的使用和打印等级的设定
（2）DataFrame的创建方式、自定义schema
（3）SparkSql中自定义UDF函数
（4）欧氏距离的计算、原理（欧几里得公式）

这篇关于用户画像篇·手撕KNN算法（K近邻）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/976602。

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