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问题1：介绍下K近邻、kmeans聚类算法

K近邻算法也称为knn算法。

knn算法的核心思想是未标记样本的类别，由距离其最近的k个邻居投票来决定。

具体的，假设我们有一个已标记好的数据集。此时有一个未标记的数据样本，我们的任务是预测出这个数据样本所属的类别。knn的原理是，计算待标记样本和数据集中每个样本的距离，取距离最近的k个样本。待标记的样本所属类别就由这k个距离最近的样本投票产生。

假设X_test为待标记的样本，X_train为已标记的数据集，算法原理如下：

遍历X_train中的所有样本，计算每个样本与X_test的距离，并把距离保存在Distance数组中。对Distance数组进行排序，取距离最近的k个点，记为X_knn。在X_knn中统计每个类别的个数，即class0在X_knn中有几个样本，class1在X_knn中有几个样本等。待标记样本的类别，就是在X_knn中样本个数最多的那个类别。

算法优缺点

优点：准确性高，对异常值和噪声有较高的容忍度。

缺点：计算量较大，对内存的需求也较大。

算法参数

其算法参数是k，参数选择需要根据数据来决定。

k值越大，模型的偏差越大，对噪声数据越不敏感，当k值很大时，可能造成欠拟合；

k值越小，模型的方差就会越大，当k值太小，就会造成过拟合。

kmeans聚类算法

K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。

假设要把样本集分为k个类别，算法描述如下：

（1）适当选择k个类的初始中心，最初一般为随机选取；

（2）在每次迭代中，对任意一个样本，分别求其到k个中心的欧式距离，将该样本归到距离最短的中心所在的类；

（3）利用均值方法更新该k个类的中心的值；

（4）对于所有的k个聚类中心，重复（2）（3），类的中心值的移动距离满足一定条件时，则迭代结束，完成分类。

Kmeans聚类算法原理简单，效果也依赖于k值和类中初始点的选择。

问题2：介绍下随机森林和SVM算法

随机森林是一种基于bagging的分类算法，它通过自助法（bootstrap）重采样技术，从原始训练样本集N中有放回地重复随机抽取n个样本生成新的训练样本集合训练决策树，然后按以上步骤生成m棵决策树组成随机森林，新数据的分类结果按分类树投票多少形成的分数而定。

随机森林大致过程如下：

1）从样本集中有放回随机采样选出n个样本；

2）从所有特征中随机选择k个特征，对选出的样本利用这些特征建立决策树（一般是CART，也可是别的或混合）；

3）重复以上两步m次，即生成m棵决策树，形成随机森林；

4）对于新数据，经过每棵树决策，最后投票确认分到哪一类。

2.随机森林特点：

随机森林有很多优点：

1） 每棵树都选择部分样本及部分特征，一定程度避免过拟合；

2） 每棵树随机选择样本并随机选择特征，使得具有很好的抗噪能力，性能稳定；

3） 能处理很高维度的数据，并且不用做特征选择；

4） 适合并行计算；

5） 实现比较简单；

缺点：

1） 参数较复杂；

2） 模型训练和预测都比较慢。

SVM算法：

是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。

SVM可分为三种：

线性可分SVM

当训练数据线性可分时，通过最大化硬间隔（hard margin）可以学习得到一个线性分类器，即硬间隔SVM。

线性SVM

当训练数据不能线性可分但是近似线性可分时，通过最大化软间隔（soft margin）也可以学习到一个线性分类器，即软间隔SVM。

非线性SVM

当训练数据线性不可分时，通过使用核技巧（kernel trick）和最大化软间隔，可以学习到一个非线性SVM。

SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。

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