Алгоритм K-ближайших соседей
-
Основы классификации K-ближайших соседей
- K-ближайших соседей (k-NN) — это алгоритм классификации, который использует евклидово расстояние для определения ближайшего соседа в обучающем наборе.
- Алгоритм k-NN классифицирует новые данные, основываясь на сходстве с ближайшими соседями в обучающем наборе.
-
Применение и эффективность
- k-NN широко используется в различных областях, включая машинное обучение, компьютерное зрение и биоинформатику.
- Алгоритм k-NN эффективен для задач классификации с небольшим количеством обучающих данных.
-
Выбор параметров и оптимизация
- Выбор параметра k влияет на точность классификации.
- Существуют методы оптимизации для выбора оптимального значения k.
-
Асимптотическое поведение
- При больших размерах обучающего набора k-NN сходится к байесовской классификации.
- Асимптотическое поведение k-NN может быть описано с помощью разложения Риджа.
-
Улучшение эффективности
- Контролируемые алгоритмы изучения метрик могут улучшить эффективность k-NN.
- Извлечение признаков и уменьшение размерности данных могут повысить точность классификации.
-
Граница принятия решения и сокращение объема данных
- k-NN неявно вычисляет границу принятия решения.
- Существуют методы для эффективного вычисления границы принятия решения.
- Сокращение объема данных включает удаление выбросов класса и использование сжатого ближайшего соседа.
- Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала.