一、 MLkNN是什么
1、MLkNN全称为Multi-Label k-Nearest Neighbor。它是一种基于kNN算法的多标签分类算法。
2、其思想是将每个标签看作一维空间，在这个N维空间中，将每个样本看作一个点，尽可能保证样本点与其所属的N个标签点的距离比离其它标签点更近，从而将样本分类。
3、MLkNN算法的主要思路是对每个标签独立运用k-NN算法确定该标签的可能取值范围。而对于每个标签来说，所确定的可能取值范围可以是任何子集。
二、 MLkNN的实现原理
1、首先，利用训练数据建立一个多标签模型。同时，构建一个词典，其中包含了每个标签的所有可能取值。
from skmultilearn.adapt import MLkNN
from sklearn.metrics import accuracy_score
model = MLkNN(k=20)
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print("Accuracy = ", accuracy_score(y_test, predictions))其中，k是最近邻的数目。建模时需要输入权重改变策略，有标签计数、平等、对数等多种选项。
2、模型得出多个相似度值时，则取目标值最大的标签作为预测的分类。
y_train_pred = model.predict_proba(X_train)
y_test_pred = model.predict_proba(X_test)三、 MLkNN的优缺点
1、优点：
1.1 适用于训练集的数据量较大，但标签数相对不大的情况，例如文本分类、图片标注等任务；
1.2 准确度较高，尤其针对单标签，使得模型的泛化能力较好；
1.3 比起传统机器学习算法，运行时间较短；
1.4 将训练阶段和测试阶段的计算分开，可以并行计算，这使得算法的效率更高。
2、缺点：
2.1 MLkNN模型对数据集的特征较为敏感，因此需要利用一些特征选择的方法来进行降维；
2.2 MLkNN的计算方式在训练集非常大时，计算量较大；
2.3 对于标签取值的不平衡情况，模型的表现较为糟糕，需要进行平衡处理。
四、 MLkNN的应用案例
1、文本分类：MLkNN主要应用于文本的多标签分类。例如，为文章标注多个标签，使其最终能够被准确分类至目标标签中。
2、音乐分类：利用MLkNN算法，对音乐集合进行分类，既可以从风格的角度划分，也可以从情感色调的角度进行划分。
3、视频分类：针对大量的视频标签进行分类，例如对视频属性进行标注（如情感、性别、年龄、场景等）。
import numpy as np
from skmultilearn.dataset import load_dataset
from skmultilearn.model_selection import iterative_train_test_split
from skmultilearn.adapt import MLkNN
from sklearn.metrics import accuracy_score
X, y = load_dataset('scene')
X_train, y_train, X_test, y_test = iterative_train_test_split(X, y, test_size = 0.2)
model = MLkNN(k=20)
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)
print("Accuracy = ", accuracy_score(y_test, predictions))
