利用 SQL 实现 KNN 算法
作为一名数据从业者，大家应该对SQL都不太陌生，对KNN算法也不是很陌生，但是把这两个放在一起很多人估计就没见过了。今天给大家分享如何利用SQL实现KNN算法。
在 2008 年尾的时候，读到一本非常有趣的书，叫做《Data Mining With SQL Server 2008》. 在遇到《Inside Sql Server》系列前夕，此时正值读书的空档期。
为什么会对这本书感兴趣呢，毕竟是作为农学毕业的我，八竿子也打不到 Data Mining 的领域去，主要还是对于前途的担忧。这话题说来，估计长的可以写篇小说了。
咱们不卖焦虑，所以简而言之：做了两年 C/S 的开发之后，深深感到数据才是灵魂，而这灵魂的操盘手，普天之下，Data Mining 稳稳得排在江湖兵器谱第一位！
在坚持了两个月的研究之后，（为什么这么久，只有英语六级水平的人，看纯英文版还是很吃力，当时这本书还没中文本），捣鼓了一点彩票数据进 SQL Server Cube ，以为靠着深奥万能的模型，从此可以财富自由，一时间豪气四射，信心倍增，连蛋饼都加 2 个蛋的，后来才知其实那只是黄粱一梦。
在万恶的资本思想驱使下，一遍遍修炼决策树，聚类，神经网络，贝叶斯模型， 每一遍都用真金白银去豪赌（2 块钱一注，当时月薪 1200 吧，所以真是豪赌），收获的却是一遍遍的失望，那时的心，就像 911 下的五角大楼一样，崩塌在即。直到把聚类的模型统统走完，一次都没中！从此，Data Mining 与我是路人。
十年过来了，如今大火的数据挖掘，又加上了新玩法，美其名曰机器学习，人工智能，深度学习等。再和朋友们谈论的时候，闭口不谈大数据，AI， ML, 大家都会带着异样的眼光看着你，“你丫也是在 IT 圈混的？”... 所以重新拾起来看看，与时俱进。其实内心的回答是，“08 年小哥我开始玩 Weka 的时候，你们连 Oracle 都不会玩吧，还谈大数据，AI”
言归正传，今天的主题是 kNN ( top k nearest ) 最近邻算法。参考的书目是两本《机器学习实战》(Peter 著)与《机器学习》(周志华著).
这两本书各有其优点，《实战》这本书对于 Python 代码实现算法讲的比较多，让你很容易就写出一个模型来完成一次实战，跟玩王者一样的，反馈很及时，而周志华教授的这本《机器学习》则是讲的比较细致了，用的是挑西瓜的例子，很有趣味。
当然 Peter 这本书用的还是 Python 2.0 , 我费了很大的劲儿，才转成 Python 3.0 的语法，以下的例子会有注解， 而周教授的这本书，则是没有数学底子根本看不懂在讲啥，碰到 kNN , 会跟你详细解释权重，概率，线性矩阵，有多少种求解最短距离的算法等，很开眼界，让我瞬间觉得我活着都是在浪费社会资源。
用一幅图来讲解 kNN, 可以让你瞬间秒懂：
图中的五角星，就是我们待分类的数据。与他最近的 k 个圆点所代表的类别，比重最大的就是预测数据的类别。求解方式很简单，在 2 个属性下，就是求解直三角形斜边的长度，勾股定理一算就出来了。如果在多个属性下，也就是将各自之差的平方相加，再求根，就得到最短距离
Peter 书中采用了婚恋网的匹配推荐项目来演示 kNN。采用的特征分别是：
1 每年的飞行里程
2 每天玩视频游戏所占的时间份额
3 每周吃掉的冰激凌分量
根据这三个特征，收集了近1000个打分结果，来判断约会双方对彼此的影响，是不喜欢，喜欢还是极度渴望约会。
求解 kNN 的核心代码的代码，经过 Python 3.0 修改 之后，如下：
模型做出来了，我们就用划分为测试用例的数据做预测，观察其正确率：
最后得到的误差是4%，模型可以用来预测分类。只要拿到一个对象的这三个特征，就能得到他/她是否能得到大家的喜欢，而这个结果有 96% 的准确性。
为了更好的了解这个功能，用 MatPlotLib 做了一个图，图中面积最大的那些点，就是最受喜欢的那群人，他们的特征在某些方面具有奇高的重叠
气泡图在 Python 的 MatPlotLib 下实现也非常容易：
那么如何用 SQL 实现呢，kNN 的算法是所有算法中最简单的一个，只要对原理掌握了，不过是把 Python 换成了 SQL。当然这两者在如今的数据量环境下，都不是好的实现语言，必须与 Spark , Hadoop 等分布式存储于计算环境结合起来，方能全量无死角的洞悉信息。
以下是两张数据表，第一张 datingSampleDataSet 就是收集好的数据其中的900条，第二张 datingTestingDataSet 是从收集好的数据中取出来的 100 条，因这份数据已经有喜好的分类了，因此可以作为误差的计算.
select *
from dbo.datingSampleDataSet
select *
from dbo.datingTestingDataSet
在 SQL 的实现过程中，我们用一个函数来求解预测值的分类，再来判断函数的误差。最后得到的误差和 Python 实现的一样，都是 4%。
