TensorFlow Cookbook项目解析：第五章最近邻方法实战指南-优快云博客

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TensorFlow Cookbook项目解析：第五章最近邻方法实战指南

tensorflow_cookbook Code for Tensorflow Machine Learning Cookbook 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/tensorflow_cookbook

最近邻(Nearest Neighbor)方法是机器学习中最基础且实用的算法之一。本章将深入探讨如何在TensorFlow中实现多种最近邻算法变体，并应用于不同场景。

一、最近邻方法概述

最近邻算法属于**惰性学习(lazy learning)**的代表，其核心思想是"物以类聚"——通过计算样本之间的距离，找到最相似的K个邻居，根据这些邻居的属性来预测当前样本的属性。

与深度学习相比，最近邻方法具有以下特点：

无需训练过程，直接存储所有训练数据
对数据分布没有假设，适用性广
计算复杂度随数据量线性增长

二、算法变体实现

1. 基础K近邻算法

在房价预测案例中，我们实现了最基本的KNN回归模型。关键步骤包括：

标准化特征数据（消除量纲影响）
计算查询点与所有训练样本的欧氏距离
选取距离最近的K个样本
取这些样本房价的平均值作为预测结果

# 伪代码示例
distances = tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(x_data, x_query)), axis=1)
_, indices = tf.nn.top_k(tf.negative(distances), k=k)
k_nearest_values = tf.gather(y_data, indices)
prediction = tf.reduce_mean(k_nearest_values)

2. 加权K近邻算法

基础KNN中所有邻居的权重相同，而加权版本根据距离远近分配不同权重。常见权重分配方式包括：

反比权重：weight = 1/(distance + ε)
高斯权重：weight = exp(-distance²/σ²)

加权KNN能减少噪声影响，提高预测精度。

3. 混合距离函数

现实数据常包含多种类型特征（数值型、类别型、文本型等），需要设计复合距离函数。例如在地址匹配案例中：

邮政编码：使用数值距离
街道名称：使用编辑距离(Levenshtein距离)
距离最终计算：各特征距离的加权和

编辑距离计算两个字符串的相似度，通过插入、删除、替换操作的最小次数来衡量。

三、文本距离处理

TensorFlow通过tf.edit_distance()函数支持编辑距离计算，该函数可以处理稀疏张量表示的字符串：

# 字符串转换为稀疏张量
def sparse_from_word(word):
    indices = [[0, i] for i in range(len(word))]
    values = [bytes(c, 'utf-8') for c in word]
    shape = [1, len(word)]
    return tf.SparseTensor(indices, values, shape)

# 计算编辑距离
distance = tf.edit_distance(hypothesis, truth, normalize=False)