W statystykach algorytm k-najbliższych sąsiadów jest nieparametryczną metodą klasyfikacji opracowaną przez Evelyn Fix i Josepha Hodgesa w 1951 roku, a później rozwiniętą przez Thomasa Covera. Służy do klasyfikacji i regresji. W obu przypadkach dane wejściowe składają się z k najbliższych przykładów uczących w zbiorze danych.
Jak działa najbliższy sąsiad K?
KNN działa znajdując odległości między zapytaniem a wszystkimi przykładami w danych, wybierając określoną liczbę przykładów (K) najbliżej zapytania, a następnie głosując na najbardziej częste etykietowanie (w przypadku klasyfikacji) lub uśrednianie etykiet (w przypadku regresji).
Co oznacza algorytm K Nearest Neighbor?
K Najbliższy sąsiad to prosty algorytm, który przechowuje wszystkie dostępne obserwacje i klasyfikuje nowe dane lub obserwacje na podstawie miary podobieństwa. Jest używany głównie do klasyfikowania punktu danych w oparciu o klasyfikację jego sąsiadów.
Co to jest uczenie maszynowe K Nearest Neighbor?
K-Nearest Neighbor to jeden z najprostszych algorytmów uczenia maszynowego opartych na technice Supervised Learning Algorytm K-NN zakłada podobieństwo między nowym przypadkiem/danymi a dostępnymi przypadkami i nowy przypadek do kategorii, która jest najbardziej zbliżona do dostępnych kategorii.
Jaka jest zaleta najbliższego sąsiada K?
Przechowuje zestaw danych treningowych i uczy się z niego tylko w momencie dokonywania prognoz w czasie rzeczywistym. To sprawia, że algorytm KNN jest znacznie szybszy niż inne algorytmy wymagające uczenia np. SVM, regresja liniowa itp.