臥槽！用 SQL 實(shí)現(xiàn)了KNN算法

大家好，我是寶器！

在 2008 年尾的時(shí)候，讀到一本非常有趣的書(shū)，叫做《Data Mining With SQL Server 2008》. 在遇到《Inside Sql Server》系列前夕，此時(shí)正值讀書(shū)的空檔期。

為什么會(huì)對(duì)這本書(shū)感興趣呢，畢竟是作為不是數(shù)據(jù)挖掘畢業(yè)的我，八竿子也打不到 Data Mining 的領(lǐng)域去，主要還是對(duì)于前途的擔(dān)憂。這話題說(shuō)來(lái)，估計(jì)長(zhǎng)的可以寫(xiě)篇小說(shuō)了。

咱們不賣(mài)焦慮，所以簡(jiǎn)而言之：做了兩年 C/S 的開(kāi)發(fā)之后，深深感到數(shù)據(jù)才是靈魂，而這靈魂的操盤(pán)手，普天之下，Data Mining 穩(wěn)穩(wěn)得排在江湖兵器譜第一位！

在堅(jiān)持了兩個(gè)月的研究之后，（為什么這么久，只有英語(yǔ)六級(jí)水平的人，看純英文版還是很吃力，當(dāng)時(shí)這本書(shū)還沒(méi)中文本），搗鼓了一點(diǎn)彩票數(shù)據(jù)進(jìn) SQL Server Cube ，以為靠著深?yuàn)W萬(wàn)能的模型，從此可以財(cái)富自由，一時(shí)間豪氣四射，信心倍增，連蛋餅都加 2 個(gè)蛋的，后來(lái)才知其實(shí)那只是黃粱一夢(mèng)。

在萬(wàn)惡的資本思想驅(qū)使下，一遍遍修煉決策樹(shù)，聚類，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，貝葉斯模型， 每一遍都用真金白銀去豪賭（2 塊錢(qián)一注，當(dāng)時(shí)月薪 1200 吧，所以真是豪賭），收獲的卻是一遍遍的失望，那時(shí)的心，就像 911 下的五角大樓一樣，崩塌在即。直到把聚類的模型統(tǒng)統(tǒng)走完，一次都沒(méi)中！從此，Data Mining 與我是路人。

十年過(guò)來(lái)了，如今大火的數(shù)據(jù)挖掘，又加上了新玩法，美其名曰機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能，深度學(xué)習(xí)等。再和朋友們談?wù)摰臅r(shí)候，閉口不談大數(shù)據(jù)，AI， ML, 大家都會(huì)帶著異樣的眼光看著你，“你丫也是在 IT 圈混的？”... 所以重新拾起來(lái)看看，與時(shí)俱進(jìn)。其實(shí)內(nèi)心的回答是，“08 年小哥我開(kāi)始玩 Weka 的時(shí)候，你們連 Oracle 都不會(huì)玩吧，還談大數(shù)據(jù)，AI”

言歸正傳，今天的主題是 kNN ( top k nearest ) 最近鄰算法。參考的書(shū)目是兩本《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》(Peter 著)與《機(jī)器學(xué)習(xí)》(周志華著).

這兩本書(shū)各有其優(yōu)點(diǎn)，《實(shí)戰(zhàn)》這本書(shū)對(duì)于 Python 代碼實(shí)現(xiàn)算法講的比較多，讓你很容易就寫(xiě)出一個(gè)模型來(lái)完成一次實(shí)戰(zhàn)，跟玩王者一樣的，反饋很及時(shí)，而周志華教授的這本《機(jī)器學(xué)習(xí)》則是講的比較細(xì)致了，用的是挑西瓜的例子，很有趣味。

當(dāng)然 Peter 這本書(shū)用的還是 Python 2.0 , 我費(fèi)了很大的勁兒，才轉(zhuǎn)成 Python 3.0 的語(yǔ)法，以下的例子會(huì)有注解， 而周教授的這本書(shū)，則是沒(méi)有數(shù)學(xué)底子根本看不懂在講啥，碰到 kNN , 會(huì)跟你詳細(xì)解釋權(quán)重，概率，線性矩陣，有多少種求解最短距離的算法等，很開(kāi)眼界，讓我瞬間覺(jué)得我活著都是在浪費(fèi)社會(huì)資源。

用一幅圖來(lái)講解 kNN, 可以讓你瞬間秒懂：

圖中的五角星，就是我們待分類的數(shù)據(jù)。與他最近的 k 個(gè)圓點(diǎn)所代表的類別，比重最大的就是預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的類別。求解方式很簡(jiǎn)單，在 2 個(gè)屬性下，就是求解直三角形斜邊的長(zhǎng)度，勾股定理一算就出來(lái)了。如果在多個(gè)屬性下，也就是將各自之差的平方相加，再求根，就得到最短距離

Peter 書(shū)中采用了婚戀網(wǎng)的匹配推薦項(xiàng)目來(lái)演示 kNN。采用的特征分別是：

1 每年的飛行里程

2 每天玩視頻游戲所占的時(shí)間份額

3 每周吃掉的冰激凌分量

根據(jù)這三個(gè)特征，收集了近1000個(gè)打分結(jié)果，來(lái)判斷約會(huì)雙方對(duì)彼此的影響，是不喜歡，喜歡還是極度渴望約會(huì)。

求解 kNN 的核心代碼的代碼，經(jīng)過(guò) Python 3.0 修改 之后，如下：

模型做出來(lái)了，我們就用劃分為測(cè)試用例的數(shù)據(jù)做預(yù)測(cè)，觀察其正確率：

最后得到的誤差是4%，模型可以用來(lái)預(yù)測(cè)分類。只要拿到一個(gè)對(duì)象的這三個(gè)特征，就能得到他/她是否能得到大家的喜歡，而這個(gè)結(jié)果有 96% 的準(zhǔn)確性。

為了更好的了解這個(gè)功能，用 MatPlotLib 做了一個(gè)圖，圖中面積最大的那些點(diǎn)，就是最受喜歡的那群人，他們的特征在某些方面具有奇高的重疊

氣泡圖在 Python 的 MatPlotLib 下實(shí)現(xiàn)也非常容易：

那么如何用 SQL 實(shí)現(xiàn)呢，kNN 的算法是所有算法中最簡(jiǎn)單的一個(gè)，只要對(duì)原理掌握了，不過(guò)是把 Python 換成了 SQL。當(dāng)然這兩者在如今的數(shù)據(jù)量環(huán)境下，都不是好的實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言，必須與 Spark , Hadoop 等分布式存儲(chǔ)于計(jì)算環(huán)境結(jié)合起來(lái)，方能全量無(wú)死角的洞悉信息。

以下是兩張數(shù)據(jù)表，第一張 datingSampleDataSet 就是收集好的數(shù)據(jù)其中的900條，第二張 datingTestingDataSet 是從收集好的數(shù)據(jù)中取出來(lái)的 100 條，因這份數(shù)據(jù)已經(jīng)有喜好的分類了，因此可以作為誤差的計(jì)算.?

select *   from dbo.datingSampleDataSet 

select * from dbo.datingTestingDataSet

在 SQL 的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，我們用一個(gè)函數(shù)來(lái)求解預(yù)測(cè)值的分類，再來(lái)判斷函數(shù)的誤差。最后得到的誤差和 Python 實(shí)現(xiàn)的一樣，都是 4%。

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