Care este k cel mai apropiat vecin?

2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Modificat ultima dată: 2024-01-10 06:42

În statistică, algoritmul k-nearest neighbors este o metodă de clasificare neparametrică dezvoltată pentru prima dată de Evelyn Fix și Joseph Hodges în 1951 și extinsă ulterior de Thomas Cover. Este folosit pentru clasificare și regresie. În ambele cazuri, intrarea constă din cele mai apropiate k exemple de antrenament dintr-un set de date.

Cum funcționează K cel mai apropiat vecin?

KNN funcționează prin găsind distanțele dintre o interogare și toate exemplele din date, selectând exemplele de număr specificat (K) cel mai apropiat de interogare, apoi votează cel mai mult etichetă frecventă (în cazul clasificării) sau face media etichetelor (în cazul regresiei).

Ce se înțelege prin algoritmul K Nearest Neighbor?

K Nearest Neighbor este un algoritm simplu care stochează toate cazurile disponibile și clasifică noile date sau cazuri pe baza unei măsuri de similitudine. Este folosit mai ales pentru a clasifica un punct de date pe baza modului în care sunt clasificați vecinii săi.

Ce este K Nearest Neighbor machine learning?

K-Nearest Neighbor este unul dintre cei mai simpli algoritmi de învățare automată bazați pe tehnica de învățare supravegheată Algoritmul K-NN presupune similitudinea dintre noul caz/date și cazurile disponibile și pune noul caz în categoria care este cel mai asemănătoare cu categoriile disponibile.

Care este avantajul celui mai apropiat vecin K?

Stochează setul de date de antrenament și învață din el numai în momentul efectuării de predicții în timp real. Acest lucru face ca algoritmul KNN să fie mult mai rapid decât alți algoritmi care necesită antrenament, de ex. SVM, regresie liniară etc.