在银行这个极其庞杂的交易体系中，每天都能收集到大量的用户信息和用户数据。而伴随着我国利率市场化的不断深化，净利差的迅速收窄，各大银行都希望利用手头的大量用户信息和实时产生的用户数据，对用户进行深度分析挖掘以便进行风险管控和个性化营销，降低银行的运营成本，提升获利空间。本文利用机器学习算法中最简单的kNN算法，也称k-近邻算法，在Hadoop中实现用户的风险等级的分类，以便向用户推荐符合其风险承受能力范围内的产品，也便于对用户进行风险管控。
k-邻近算法的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征值与样本集中数据对应的特征值进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据（最邻近）的分类标签。一般来说，只选择样本数据集中前k个最相似的数据。最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。在本文要进行的用户风险等级分类中，为简明起见，我们把用户分成三类，风险承受能力低、风险承受能力低中、风险承受能力高。即每个用户都会对应着一个标签，低、中或者高。而对于每个用户，我们将从三个维度进行考察，分别是股票、基金、贵金属投资金额、理财产品投资金额、存款和货币市场投资金额（当然在实际用户风险承受能力的判断中，考虑的因素要比这个多很多，为了简单起见，只考虑用户的三个维度）。下图展示了某几个训练集中的用户数据。
| 用户 |
股票、基金及贵金属投资 |
理财产品投资 |
存款及货币市场投资 |
风险分类 |
| 1 |
30000 |
10000 |
0 |
high |
| 2 |
0 |
20000 |
20000 |
middle |
| 3 |
0 |
0 |
40000 |
low |
我们把一组已知的打好标签的用户数据放到Hadoop的HDFS上，作为训练的样本集，同时把另外一组打好标签的用户数据也放到HDFS上，作为测试数据。在kNN算法中，每一组数据都被看成一个节点，如在我们的客户承受风险分类的案例中，A用户可以表示成（xA0, xA1, xA2），xA0表示股票、基金、贵金属的投资金额，xA1表示理财产品的投资金额，xA2表示存款以及货币市场投资的金额。用户A的节点A（xA0, xA1, xA2）与用户B的节点（xB0, xB1, xB2）之间的距离采用欧式距离公式来计算。
distance=(x
