Gartner 十大战略性预测

左图中，KNN会将“?”归类为绿色星星，因为它最近。同样，在右例中KNN会将“?”归为黄色三角，因为这些三角形是最接近的多数情况。

新案例与已知案例之间的接近程度，可以使用任意距离函数，如欧几里得尺度和明可夫斯基尺度等体现。因此称之为最邻近。这样，KNN算法对新案例进行了分类。在这种特定模式中，KNN要正确预测各个情绪的分类。预处理所有数据后，我使用了KNN算法，然后计算出准确度为98.6%。这是显示相同的代码段：
 

使用KNN算法

在开始下一步之前，首先需要掌握一些监督式学习的ML基本术语：

• 为了训练、测试和评估一个模型，我们使用一系列案例;
• 这些案例包括与模型相关的特征和标签值;
• 特征是用于训练算法的基础值;
• 一旦训练部分结束，算法就能预测测试特征的正确标签值。

目标是正确预测标签。因此，受训算法的精度应该很高。如果不高，应使预测的标签值和原本标签之间的误差最小化。有了这些基础知识，让我们接着来了解KNN算法。KNN是监督式的机器学习算法，“K”是待分类点邻近值的个数 (例如，K=1、2、3等)。
 

隔离阶段让我有机会探索自我并审视自己的思路。我不是一个沉思者，但是总会陷入纷乱的思绪之中，每当这时，我都需要理清思路。因此我要创建一个可以分析我的思考过程的ML模型。我用KNN算法判断应该避免的情绪，并通过可视化技术将我的情绪以图形展示，使我清晰地一览全貌。下面是我的做法：

• 作为开始，我创建了一个有不同想法的数据集;
• 使用KNN算法;
• 使用可视化技术;
• 最后，我学会了分割思考过程。

创建数据集

数据集由九种情绪(特征)组成：沮丧，悲伤，卑微，哭泣，痛苦，困惑，快乐，振奋和坚定。我将它们分为三类(标签)：积极，消极和中立。另外，我根据标签对这九种情绪/特征均按1-10的标准进行了评分。于是我创建了共150个案例。这是数据集的前几行：