Cuprins:
Definiție - Ce înseamnă vecinul K-Near (K-NN)?
Un algoritm k-cel mai apropiat-vecin, adesea prescurtat k-nn, este o abordare a clasificării datelor care estimează cât de probabil este ca un punct de date să fie membru al unui grup sau celălalt, în funcție de grupul în care punctele de date sunt cele mai apropiate. .
K-cel mai apropiat-vecin este un exemplu de algoritm „învățător leneș”, ceea ce înseamnă că nu construiește un model folosind setul de instruire până când nu este efectuată o interogare a setului de date.
Techopedia explică vecinul K-Near (K-NN)
Un k-cel mai apropiat-vecin este un algoritm de clasificare a datelor care încearcă să determine în ce grup se află un punct de date, privind prin punctele de date din jurul său.
Un algoritm, care privește un punct dintr-o grilă, care încearcă să determine dacă un punct se află în grupul A sau B, privește stările punctelor care se află în apropierea acestuia. Intervalul este determinat în mod arbitrar, dar ideea este de a lua un eșantion de date. Dacă majoritatea punctelor sunt în grupul A, atunci este probabil ca punctul de date în cauză să fie mai degrabă A și nu B, și invers.
K-cel mai apropiat-vecin este un exemplu de algoritm „învățător leneș”, deoarece nu generează în prealabil un model al setului de date. Singurele calcule pe care le face este atunci când i se cere să sondeze vecinii punctului de date. Acest lucru face ca k-nn să fie foarte ușor de implementat pentru extragerea datelor.
