30道面试题全面解析K最近邻（KNN）算法 - 机器学习必备技能

K最近邻（KNN）算法是监督机器学习领域的基石，以其简单性和在分类挑战中的有效性而闻名。该算法的易于理解和实现，加上其强大的性能，使其成为任何进入数据科学和机器学习领域的人不可或缺的工具。

本教程旨在为有抱负的数据科学家和机器学习工程师提供对KNN算法的全面理解。通过精选的面试问题和答案，它从基础原理导航到KNN的更复杂方面。该指南精心设计，适合初学者和经验丰富的从业者，确保对KNN的应用和复杂性有扎实的掌握。它提供了在学习和职业旅程中脱颖而出所需的知识和信心，专注于KNN算法的核心。

在本文中，你将探索为新手量身定制的KNN面试问题，以及全面的KNN面试问题和答案。此外，我们将提供有关KNN考试问题和答案的宝贵见解，以增强你对这一基本机器学习算法的理解。

学习目标：

• 准备数据科学面试，专注于KNN，从基本概念到高级应用增强知识。
• 理解K最近邻算法在监督学习中的基础原理和应用。

本文作为数据科学博客马拉松的一部分发布。

30道面试题测试你的KNN算法技能：

1. 什么是KNN算法？
   K最近邻算法（KNN）是一种监督学习和非参数算法，可用于解决分类和回归问题。它使用存在目标列的数据，即标记数据，来建模一个函数，为未见数据生成输出。它使用欧几里得距离公式计算数据点之间的距离进行分类或预测。

2. 为什么KNN是非参数算法？
   术语“非参数”指的是不对基础数据分布做任何假设。这些方法在模型中没有固定数量的参数。同样，在KNN中，模型参数随着训练数据的增长而增长，将每个训练案例视为模型的一个参数。因此，KNN是一种非参数算法。

3. K最近邻算法中的“K”是什么？
   K表示你想选择的最近邻的数量，以预测给定项目的类别，该项目作为模型的未见数据集。

   

4. 为什么在KNN算法中奇数值的“K”优于偶数值？
   应优先选择奇数值的K，以确保在投票中没有平局。如果数据点数量的平方根是偶数，则加或减1使其变为奇数。

5. KNN算法如何对未见数据集进行预测？
   在算法的每次迭代中，都会发生以下操作。对于每个未见或测试数据点，KNN分类器必须：

• 步骤1：计算测试点到训练集中所有点的距离并存储它们
• 步骤2：按递增顺序排序计算的距离
• 步骤3：存储训练数据集中的K个最近点
• 步骤4：计算每个类别的比例
• 步骤5：分配比例最高的类别

6. KNN算法是否需要特征缩放？请给出适当的理由。
   是的，特征缩放是获得KNN算法更好性能所必需的。

例如，想象一个具有n个实例和N个特征的数据集。有一个特征的值范围在0到1之间。同时，还有一个特征在-999到999之间变化。当这些值代入欧几里得距离公式时，这将通过给予具有更高幅度的变量更高权重来影响性能。

7. KNN算法的时间和空间复杂度是多少？
   时间复杂度：
   距离计算步骤需要二次时间复杂度，计算距离的排序需要O(N log N)时间。总的来说，我们可以说这个过程是一个O(N3 log N)过程，这是一个极其漫长的过程。

空间复杂度：
由于它存储了所有成对距离并在机器上排序，内存也是一个问题。通常，如果我们有非常大的数据集，本地机器会崩溃。

8. KNN算法可以用于回归问题吗？
   是的，KNN可以用于回归问题。
   换句话说，当因变量是连续的时，可以应用KNN算法。对于回归问题，预测值由其K个最近邻的值的平均值给出。

9. 为什么KNN算法被称为懒惰学习器？
   当KNN算法获得训练数据时，它不学习也不建立模型，它只是存储数据。它不使用训练数据找到任何判别函数，而是遵循基于实例的学习，并在实际需要对未见数据集进行预测时使用训练数据。

因此，KNN不会立即学习模型，而是延迟学习，因此被称为懒惰学习器。

10. 为什么不建议将KNN算法用于大型数据集？
    处理数据的问题：
    KNN在较小的数据集上表现良好，因为它是一个懒惰学习器。它需要存储所有数据，然后在运行时做出决策。它包括计算给定点与所有其他点之间的距离。因此，如果数据集很大，将会有大量处理，这可能会对算法的性能产生不利影响。

对噪声敏感：
在大型数据集的背景下，另一个问题是数据集中更有可能存在噪声，这会对KNN算法的性能产生不利影响，因为KNN算法对数据集中的噪声敏感。

11. 如何处理KNN算法中的分类变量？
    要处理分类变量，我们必须从分类变量中创建虚拟变量，并将其包含在原始分类变量的位置。与回归不同，创建k个虚拟变量而不是（k-1）。

例如，一个名为“学位”的分类变量有5个唯一级别或类别。因此，我们将创建5个虚拟变量。每个虚拟变量在其学位上为1，否则为0。

12. 如何选择KNN算法中的最佳K值？
    没有直接的方法来找到KNN算法中的最佳K值。

你必须尝试不同的值来选择哪个K值对我的问题是最佳的。通过称为超参数调整的过程选择正确的K值。

KNN的最佳K值高度依赖于数据本身。在不同的场景中，最佳K可能有所不同。这或多或少是一种试错法。

在KNN算法中没有一种找到K值的正确方法。没有方法是经验法则，但你应该尝试以下建议：

1. 平方根方法：取训练数据集中样本数量的平方根并将其分配给K值。
2. 交叉验证方法：我们还应该借助交叉验证来找出KNN中的最佳K值。从最小K值开始，即K=1，运行交叉验证，测量准确性，并重复直到结果一致。

随着K值的增加，误差通常在每个K的一步增加后下降，然后稳定，然后再次上升。最后，在稳定区域开始时选择最佳K。这种技术也称为肘部方法。

3. 领域知识：有时借助特定用例的领域知识，我们能够找到最佳K值（K应为奇数）。

因此，我建议尝试以上所有点的组合来得出结论。

13. 如何将KNN算法与偏差-方差权衡联系起来？
    K值过小的问题：
    与K值过小相关的主要问题在于，较小的值会导致噪声对结果产生更高的影响，这也会导致预测中的大方差。

K值过大的问题：
K值越大，准确性越高。如果K太大，那么我们的模型是欠拟合的。结果，误差将再次上升。因此，为了防止你的模型欠拟合，它应该保留泛化能力，否则你的模型在训练数据中表现良好但在真实数据中表现不佳的可能性很大。如果我们选择非常大的K，算法的计算费用也会增加。

因此，选择K为较大的值可能会导致具有大偏差（误差）的模型。

K值对偏差和方差的影响如下：

• 随着K值的增加，偏差会增加
• 随着K值的减少，方差会增加
• 随着K值的增加，边界变得更平滑

因此，在过拟合和欠拟合之间存在权衡，你必须在选择KNN中的K值时保持平衡。因此，K不应太小或太大。

14. 哪种算法可用于分类和连续类别数据的值插补？
    KNN是唯一可用于分类和连续变量插补的算法。它可以作为处理缺失值的许多技术之一。

要插补新样本，我们确定训练集中“最近”的样本并平均附近点以进行插补。Python的Scikit学习库提供了一种快速便捷的方式来使用这种技术。

注意：在计算距离时省略NaNs。因此，我们用邻居的平均值替换缺失值。缺失值将被其“邻居”的平均值替换。

15. 解释这句话——“KNN算法在测试时间而不是训练时间做更多的计算”。
    上述陈述绝对正确。

KNN算法的基本思想是确定一个k长的样本列表，这些样本接近我们想要分类的样本。因此，训练阶段基本上是存储训练集，而在预测阶段，算法使用存储的数据查找k个邻居。此外，KNN也不会从训练数据集中学习任何东西。

16. 在选择KNN算法中的K值时，我们应该记住哪些事情？
    如果K很小，那么结果可能不可靠，因为噪声会对结果产生更高的影响。如果K很大，那么将会有大量处理要做，这可能会对算法的性能产生不利影响。

因此，在选择K值时必须考虑以下事项：

• K应为n（训练数据集中数据点的数量）的平方根。
• K应选择为奇数，以便没有平局。如果平方根是偶数，则加或减1。

17. KNN算法的优点是什么？
    KNN算法的一些优点如下：

18. 没有训练期：它在训练期间不学习任何东西，因为它不使用训练数据找到任何判别函数。简单来说，实际上KNN算法没有训练期。它存储训练数据集，并仅在我们使用算法对测试数据集进行实时预测时从中学习。

因此，KNN算法比需要训练的其他算法快得多。例如，支持向量机（SVMs），线性回归等。

此外，由于KNN算法在做出预测之前不需要任何训练，因此可以无缝添加新数据而不会影响算法的准确性。

2. 易于实现和理解：要实现KNN算法，我们只需要两个参数，即K值和距离度量（例如欧几里得或曼哈顿等）。由于这两个参数易于解释，因此它们易于理解。

3. KNN算法的缺点是什么？
   KNN算法的一些缺点如下：

4. 在大型数据集上表现不佳：在大型数据集中，计算新点与每个现有点之间的距离的成本很高，这会降低算法的性能。

5. 在高维度上表现不佳：KNN算法通常在高维数据上表现不佳，因为随着维度的增加，计算每个维度的距离变得困难。

6. 需要特征缩放：在将数据集输入KNN算法之前，我们需要对数据集进行特征缩放（标准化和归一化），否则可能会生成错误的预测。

7. 对噪声和异常值敏感：KNN对数据集中的噪声高度敏感，需要手动插补缺失值以及删除异常值。

8. 是否可以将KNN算法用于图像处理？
   是的，KNN可以通过将三维图像转换为一维向量，然后将其作为KNN算法的输入来用于图像处理。

9. KNN如何执行回归任务？
   在回归任务中，KNN通过平均K个最近邻居的值来预测新数据点的输出。这种方法基于相似数据点（基于距离度量）具有相似输出的假设。

10. KNN可以用于构建推荐系统吗？如果可以，如何实现？
    是的，KNN可以用于推荐系统，特别是在协同过滤中。它通过计算它们之间的距离来识别相似的用户或项目，并通过查看最相似的项目或用户的偏好来推荐项目。

你可以阅读这篇文章以了解更多关于如何使用KNN创建推荐系统的信息：

使用K最近邻的电影推荐和评分预测

22. 哪些优化技术可以提高KNN的性能？
    优化技术包括使用高效的数据结构，如KD树以加快距离计算，降维以缓解维度灾难，并选择适当的距离度量以提高准确性和计算时间。

23. 添加新数据点如何影响KNN算法？
    向KNN添加新数据点不需要模型重新训练，因为KNN是一个懒惰学习器。然而，它可能会略微改变未来预测的决策边界，特别是如果新点与现有数据点显著不同。

24. KNN在解决分类问题方面与神经网络有何不同？
    KNN是一种简单的基于实例的学习算法，它不从数据中学习判别函数。相比之下，神经网络通过神经元层学习复杂函数，更适合捕捉高维数据中的非线性关系。

25. 逻辑回归在分类任务中与KNN相比如何？
    逻辑回归是一种参数方法，它基于一个或多个预测变量建模二元结果的概率。它假设线性决策边界。另一方面，KNN通过考虑邻近点的接近度来适应更复杂的决策边界，而不对决策边界的形式做任何假设。

26. 为什么在KNN中特征选择很重要？
    特征选择在KNN中至关重要，以消除不相关或冗余的特征，这些特征会显著影响距离计算。有效的特征选择有助于减少维度，提高准确性，并减少计算时间。

27. 不同的距离度量如何影响KNN的性能？
    距离度量的选择（例如欧几里得，曼哈顿，闵可夫斯基）可以极大地影响KNN的性能。不同的度量可能更适合不同类型的数据；例如，曼哈顿距离对于高维数据更可取，因为它往往对维度灾难更稳健。

28. 如何将KNN与k均值聚类集成以增强数据分析？
    KNN可以通过首先使用k均值将数据集聚类为组，然后在每个聚类中应用KNN进行分类或预测结果来与k均值集成。这种方法可以通过缩小搜索空间来减少计算成本并提高预测准确性。

29. KNN中的决策边界有什么意义，它与决策树相比如何？
    KNN中的决策边界由点的K个最近邻的类别决定，导致边界可以适应数据分布而不做任何假设。然而，决策树基于特征阈值将空间划分为区域，导致矩形分区。虽然KNN的边界可能高度不规则，紧密适应数据，但决策树提供了一种更结构化的方法，可能更容易解释，但可能无法像KNN那样有效地捕捉复杂模式。

30. KNN算法的实际应用有哪些？
    K最近邻（KNN）算法在各个领域广泛应用，展示了其适应性和有效性：

• 信用评级评估：KNN通过比较个人的财务概况与历史数据来评估信用度，简化贷款人的信用评级流程。
• 选民行为预测：在政治学中使用，KNN预测投票模式，通过预测选民参与和党派偏好来帮助竞选策略。
• 手写检测和OCR：在OCR和手写识别中，KNN识别图像中的字符和单词，促进手写文本的自动数字化。
• 图像识别：KNN用于图像识别以识别图像中的对象，服务于从医学影像诊断到安全面部识别的应用。
• 推荐系统：增强数字平台，KNN根据用户历史记录和偏好个性化推荐产品，电影或音乐。
• 视频识别：在视频分析中，KNN帮助监控安全录像或分类视频内容，分析帧以检测特定对象或行为。

总结

总之，K最近邻（KNN）算法作为一种强大而简单的方法在监督机器学习中脱颖而出。在本教程中，我们探索了其基础，从理解“K”选择到解决特征缩放和噪声敏感性等挑战。尽管在处理大型数据集方面存在局限性，KNN的多样性在各个领域找到了实际应用，包括信用评级评估和图像识别。掌握KNN为数据科学家提供了一个强大的工具，用于解决分类和回归任务，使其在现代机器学习工作中不可或缺。

关键要点

• KNN是一种用于分类和回归问题的多功能非参数算法，适应数据而不固定参数。
• “K”的选择影响KNN的准确性，优先选择奇数值以避免平局，并通过超参数调整找到最佳“K”。
• KNN的有效实现需要特征缩放以确保等距加权并提高算法性能。
• KNN是一个懒惰学习器，不建立模型但存储数据，使其在小型数据集上高效，但由于高计算和对噪声的敏感性，在大型数据集上具有挑战性。
• KNN在图像处理，信用评级和政治科学等领域找到了实际应用，展示了其现实世界的多样性和实用性。