Kurzinfo zu k-NN (k-Nearest Neighbors)
k-Nearest Neighbors (k-NN) ist ein einfacher, nichtparametrischer und Lazy-Learning-Algorithmus, der zur Klassifizierung und Regression verwendet wird. Bei Klassifizierungsproblemen weist k-NN eine Klassenbezeichnung basierend auf der Mehrheit der Klassenbezeichnungen unter den „k“ nächsten Nachbarn des Objekts zu. Für die Regression weist es einen Wert zu, der auf dem Durchschnitt oder Median der Werte seiner „k“ nächsten Nachbarn basiert.
Die Entstehungsgeschichte von k-NN (k-Nearest Neighbors) und die erste Erwähnung davon
Der k-NN-Algorithmus hat seine Wurzeln in der Literatur zur statistischen Mustererkennung. Das Konzept wurde 1951 von Evelyn Fix und Joseph Hodges eingeführt und markierte den Beginn der Technik. Seitdem wird es aufgrund seiner Einfachheit und Wirksamkeit in verschiedenen Bereichen weit verbreitet eingesetzt.
Detaillierte Informationen zu k-NN (k-Nearest Neighbors). Erweiterung des Themas k-NN (k-Nearest Neighbours)
k-NN identifiziert die „k“ Trainingsbeispiele, die einer bestimmten Eingabe am nächsten kommen, und erstellt Vorhersagen auf der Grundlage der Mehrheitsregel oder der Mittelung. Distanzmetriken wie die euklidische Distanz, die Manhattan-Distanz oder die Minkowski-Distanz werden häufig zur Messung der Ähnlichkeit verwendet. Schlüsselkomponenten von k-NN sind:
- Auswahl von „k“ (Anzahl der zu berücksichtigenden Nachbarn)
- Entfernungsmetrik (z. B. Euklidisch, Manhattan)
- Entscheidungsregel (z. B. Mehrheitsentscheidung, gewichtete Abstimmung)
Die interne Struktur des k-NN (k-Nearest Neighbors). So funktioniert das k-NN (k-Nearest Neighbours).
Die Funktionsweise von k-NN kann in die folgenden Schritte unterteilt werden:
- Wählen Sie die Zahl „k“ – Wählen Sie die Anzahl der zu berücksichtigenden Nachbarn aus.
- Wählen Sie eine Distanzmetrik aus – Bestimmen Sie, wie die „Nähe“ von Instanzen gemessen werden soll.
- Finden Sie die k-nächsten Nachbarn – Identifizieren Sie die „k“ Trainingsbeispiele, die der neuen Instanz am nächsten liegen.
- Eine Vorhersage machen – Zur Klassifizierung nutzen Sie die Mehrheitsentscheidung. Berechnen Sie für die Regression den Mittelwert oder Median.
Analyse der Hauptmerkmale von k-NN (k-Nearest Neighbors)
- Einfachheit: Einfach zu implementieren und zu verstehen.
- Flexibilität: Funktioniert mit verschiedenen Distanzmetriken und ist an verschiedene Datentypen anpassbar.
- Keine Trainingsphase: Verwendet die Trainingsdaten direkt während der Vorhersagephase.
- Empfindlich gegenüber verrauschten Daten: Ausreißer und Rauschen können die Leistung beeinträchtigen.
- Rechenintensiv: Erfordert die Berechnung der Abstände zu allen Stichproben im Trainingsdatensatz.
Arten von k-NN (k-nächste Nachbarn)
Es gibt verschiedene Varianten von k-NN, wie zum Beispiel:
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Standard-k-NN | Nutzt ein einheitliches Gewicht für alle Nachbarn. |
| Gewichtetes k-NN | Gibt näheren Nachbarn mehr Gewicht, normalerweise basierend auf dem Kehrwert der Entfernung. |
| Adaptives k-NN | Passt „k“ dynamisch basierend auf der lokalen Struktur des Eingaberaums an. |
| Lokal gewichtetes k-NN | Kombiniert sowohl adaptives „k“ als auch Distanzgewichtung. |
- Verwendung: Klassifizierung, Regression, Empfehlungssysteme, Bilderkennung.
- Probleme: Hoher Rechenaufwand, empfindlich gegenüber irrelevanten Funktionen, Skalierbarkeitsprobleme.
- Lösungen: Funktionsauswahl, Distanzgewichtung, Nutzung effizienter Datenstrukturen wie KD-Bäume.
Hauptmerkmale und andere Vergleiche mit ähnlichen Begriffen
| Attribut | k-NN | Entscheidungsbäume | SVM |
|---|---|---|---|
| Modelltyp | Faules Lernen | Eifrig lernen | Eifrig lernen |
| Trainingskomplexität | Niedrig | Mittel | Hoch |
| Vorhersagekomplexität | Hoch | Niedrig | Mittel |
| Empfindlichkeit gegenüber Lärm | Hoch | Mittel | Niedrig |
Zukünftige Fortschritte könnten sich auf die Optimierung von k-NN für Big Data, die Integration in Deep-Learning-Modelle, die Verbesserung der Robustheit gegenüber Rauschen und die Automatisierung der Auswahl von Hyperparametern konzentrieren.
Wie Proxyserver verwendet oder mit k-NN (k-Nearest Neighbours) verknüpft werden können
Proxyserver, wie sie beispielsweise von OneProxy bereitgestellt werden, können bei k-NN-Anwendungen mit Web Scraping oder Datenerfassung eine Rolle spielen. Das Sammeln von Daten über Proxys gewährleistet Anonymität und kann vielfältigere und unvoreingenommenere Datensätze für die Erstellung robuster k-NN-Modelle bereitstellen.
