Logo da.boatexistence.com

Hvad er k nærmeste nabo?

Indholdsfortegnelse:

Hvad er k nærmeste nabo?
Hvad er k nærmeste nabo?

Video: Hvad er k nærmeste nabo?

Video: Hvad er k nærmeste nabo?
Video: Lærke - Vi skal ikke være kærester 2024, Kan
Anonim

I statistik er k-nearest neighbours-algoritmen en ikke-parametrisk klassifikationsmetode, som først blev udviklet af Evelyn Fix og Joseph Hodges i 1951 og senere udvidet af Thomas Cover. Det bruges til klassificering og regression. I begge tilfælde består inputtet af de k nærmeste træningseksempler i et datasæt.

Hvordan arbejder K nærmeste nabo?

KNN fungerer ved at finde afstandene mellem en forespørgsel og alle eksemplerne i dataene, vælge de angivne antal eksempler (K) tættest på forespørgslen, og derefter stemme for det meste hyppig etiket (i tilfælde af klassificering) eller gennemsnit af etiketterne (i tilfælde af regression).

Hvad menes med K Nearest Neighbor-algoritmen?

K Nearest Neighbor er en simpel algoritme, der gemmer alle tilgængelige sager og klassificerer de nye data eller sager baseret på et lighedsmål. Det bruges mest til at klassificere et datapunkt baseret på, hvordan dets naboer er klassificeret.

Hvad er K Nearest Neighbor maskinlæring?

K-Nearest Neighbor er en af de enkleste Machine Learning-algoritmer baseret på Supervised Learning-teknik K-NN-algoritmen antager ligheden mellem den nye case/data og de tilgængelige cases. den nye sag i den kategori, der minder mest om de tilgængelige kategorier.

Hvad er fordelen ved K's nærmeste nabo?

Det gemmer træningsdatasættet og lærer kun af det på tidspunktet for forudsigelser i re altid. Dette gør KNN-algoritmen meget hurtigere end andre algoritmer, der kræver træning f.eks. SVM, lineær regression osv.

Anbefalede: