Taula de continguts:
- Definició: què significa el barri més proper (K-NN) de K?
- Techopedia explica el veïnatge més proper al K (K-NN)
Definició: què significa el barri més proper (K-NN) de K?
Un algoritme k-nn-més proper, sovint abreujat k-nn, és una aproximació a la classificació de dades que estima la probabilitat que un punt de dades sigui membre d'un grup o l'altre en funció del grup de punts de dades més propers. .
El veí de K-més proper és un exemple d'algorisme de "aprenent peregrós", que significa que no crea un model mitjançant el conjunt d'entrenament fins que no es faci una consulta del conjunt de dades.
Techopedia explica el veïnatge més proper al K (K-NN)
Un veí més proper a k és un algorisme de classificació de dades que intenta determinar en quin grup es troba un punt de dades mirant els punts de dades que l’envolten.
Un algorisme, que mira un punt en una graella, que intenta determinar si un punt es troba en el grup A o B, mira els estats dels punts que hi ha a prop. El rang està determinat arbitràriament, però el punt és agafar una mostra de les dades. Si la majoria dels punts són del grup A, és probable que el punt de dades en qüestió sigui A en lloc de B, i viceversa.
El veí de K-més proper és un exemple d'algoritme d'un "aprenent peregròs" perquè no genera abans un model del conjunt de dades. Els únics càlculs que fa és quan se li demana que envoquin els veïns del punt de dades. Això fa que k-nn sigui molt fàcil d’implementar per a la mineria de dades.
