Innholdsfortegnelse:
Definisjon - Hva betyr K-Nærmeste nabo (K-NN)?
En k-nærmeste nabo-algoritme, ofte forkortet k-nn, er en tilnærming til dataklassifisering som estimerer hvor sannsynlig et datapunkt er å være medlem av en gruppe eller den andre, avhengig av hvilken gruppe datapunktene nærmest er i .
Den nærmeste naboen er et eksempel på en "lat elev" -algoritme, noe som betyr at den ikke bygger en modell ved å bruke treningssettet før en spørring fra datasettet er utført.
Techopedia forklarer K-Nærmeste nabo (K-NN)
En k-nærmeste nabo er en dataklassifiseringsalgoritme som prøver å bestemme hvilken gruppe et datapunkt er i ved å se på datapunktene rundt det.
En algoritme som ser på et punkt på et rutenett og prøver å bestemme om et punkt er i gruppe A eller B, ser på tilstandene til punktene som er i nærheten av det. Området er vilkårlig bestemt, men poenget er å ta et utvalg av dataene. Hvis flertallet av punktene er i gruppe A, er det sannsynlig at det aktuelle datapunktet vil være A i stedet for B, og omvendt.
Den nærmeste naboen er et eksempel på en "lat elev" -algoritme fordi den ikke genererer en modell av datasettet på forhånd. De eneste beregningene det gjør er når det blir bedt om å avstemme datapunktets naboer. Dette gjør k-nn veldig enkel å implementere for data mining.
