Kas yra artimiausias kaimynas?

2024 Autorius: Fiona Howard | [email protected]. Paskutinį kartą keistas: 2024-01-10 06:40

Statistikoje k-arčiausių kaimynų algoritmas yra neparametrinis klasifikavimo metodas, kurį pirmą kartą sukūrė Evelyn Fix ir Josephas Hodgesas 1951 m., o vėliau išplėtė Thomas Coveris. Jis naudojamas klasifikavimui ir regresijai. Abiem atvejais įvestis susideda iš k artimiausių mokymo pavyzdžių duomenų rinkinyje.

Kaip veikia K artimiausias kaimynas?

KNN dirba surasdamas atstumus tarp užklausos ir visų duomenų pavyzdžiuose, pasirinkdamas arčiausiai užklausos nurodytus skaičių pavyzdžius (K), tada balsuoja už daugiausiai dažna etiketė (klasifikacijos atveju) arba etikečių vidurkiai (regresijos atveju).

Ką reiškia K artimiausio kaimyno algoritmas?

K Artimiausias kaimynas yra paprastas algoritmas, kuris išsaugo visus galimus atvejus ir klasifikuoja naujus duomenis arba atvejį pagal panašumo matą. Jis dažniausiai naudojamas duomenų taškui klasifikuoti pagal tai, kaip klasifikuojami jo kaimynai.

Kas yra K artimiausio kaimyno mašininis mokymasis?

K-Artimiausias kaimynas yra vienas iš paprasčiausių mašininio mokymosi algoritmų, pagrįstų prižiūrimo mokymosi metodika K-NN algoritmas daro prielaidą, kad naujojo atvejo / duomenų ir galimų atvejų panašumas yra naują dėklą į kategoriją, kuri labiausiai panaši į galimas kategorijas.

Koks K artimiausio kaimyno pranašumas?

Jis saugo treniruočių duomenų rinkinį ir iš jo mokosi tik tada, kai daromos prognozės realiuoju laiku. Dėl to KNN algoritmas yra daug greitesnis nei kiti algoritmai, kuriems reikalingas mokymas, pvz. SVM, tiesinė regresija ir kt.