I statistikk er k-nearest neighbours-algoritmen en ikke-parametrisk klassifiseringsmetode først utviklet av Evelyn Fix og Joseph Hodges i 1951, og senere utvidet av Thomas Cover. Den brukes til klassifisering og regresjon. I begge tilfeller består inngangen av de k nærmeste treningseksemplene i et datasett.
Hvordan jobber K nærmeste nabo?
KNN fungerer ved å finne avstandene mellom et søk og alle eksemplene i dataene, velge de angitte antall eksemplene (K) nærmest søket, og deretter stemme for det meste hyppig etikett (ved klassifisering) eller gjennomsnitt av etikettene (i tilfelle regresjon).
Hva menes med K Nearest Neighbor-algoritmen?
K Nearest Neighbor er en enkel algoritme som lagrer alle tilgjengelige saker og klassifiserer de nye dataene eller saken basert på et likhetsmål. Det brukes mest til å klassifisere et datapunkt basert på hvordan naboene er klassifisert.
Hva er K Nearest Neighbor maskinlæring?
K-Nearest Neighbor er en av de enkleste Machine Learning-algoritmene basert på Supervised Learning-teknikk K-NN-algoritmen antar likheten mellom den nye casen/dataene og tilgjengelige caser. den nye saken i kategorien som ligner mest på de tilgjengelige kategoriene.
Hva er fordelen med K nærmeste nabo?
Den lagrer opplæringsdatasettet og lærer av det kun når det lages sanntidsspådommer. Dette gjør KNN-algoritmen mye raskere enn andre algoritmer som krever trening f.eks. SVM, lineær regresjon osv.