k-NN (k-निकटतम पड़ोसी) के बारे में संक्षिप्त जानकारी
k-निकटतम पड़ोसी (k-NN) एक सरल, गैर-पैरामीट्रिक और आलसी शिक्षण एल्गोरिथ्म है जिसका उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन के लिए किया जाता है। वर्गीकरण समस्याओं में, k-NN ऑब्जेक्ट के 'k' निकटतम पड़ोसियों के बीच वर्ग लेबल के बहुमत के आधार पर एक वर्ग लेबल प्रदान करता है। प्रतिगमन के लिए, यह अपने 'k' निकटतम पड़ोसियों के मूल्यों के औसत या माध्यिका के आधार पर एक मान प्रदान करता है।
k-NN (k-निकटतम पड़ोसी) की उत्पत्ति का इतिहास और इसका पहला उल्लेख
k-NN एल्गोरिथम की जड़ें सांख्यिकीय पैटर्न पहचान साहित्य में हैं। इस अवधारणा को 1951 में एवलिन फ़िक्स और जोसेफ़ होजेस ने पेश किया था, जो इस तकनीक की शुरुआत थी। तब से, इसकी सरलता और प्रभावशीलता के कारण इसे विभिन्न डोमेन में व्यापक रूप से इस्तेमाल किया गया है।
k-NN (k-निकटतम पड़ोसी) के बारे में विस्तृत जानकारी। k-NN (k-निकटतम पड़ोसी) विषय का विस्तार
k-NN किसी दिए गए इनपुट के लिए 'k' निकटतम प्रशिक्षण उदाहरणों की पहचान करके और बहुमत नियम या औसत के आधार पर पूर्वानुमान लगाकर काम करता है। यूक्लिडियन दूरी, मैनहट्टन दूरी या मिंकोव्स्की दूरी जैसे दूरी मीट्रिक का उपयोग अक्सर समानता को मापने के लिए किया जाता है। k-NN के मुख्य घटक हैं:
- 'k' का चयन (विचार करने के लिए पड़ोसियों की संख्या)
- दूरी मीट्रिक (जैसे, यूक्लिडियन, मैनहट्टन)
- निर्णय नियम (जैसे, बहुमत मतदान, भारित मतदान)
k-NN (k-निकटतम पड़ोसी) की आंतरिक संरचना। k-NN (k-निकटतम पड़ोसी) कैसे काम करता है
k-NN की कार्यप्रणाली को निम्नलिखित चरणों में विभाजित किया जा सकता है:
- संख्या 'k' चुनें – विचार करने के लिए पड़ोसियों की संख्या का चयन करें।
- दूरी मीट्रिक चुनें - निर्धारित करें कि उदाहरणों की 'निकटता' को कैसे मापा जाए।
- k-निकटतम पड़ोसियों का पता लगाएं - नए इंस्टैंस के निकटतम प्रशिक्षण नमूनों 'k' की पहचान करें।
- एक भविष्यवाणी करो - वर्गीकरण के लिए, बहुमत मतदान का उपयोग करें। प्रतिगमन के लिए, माध्य या माध्यिका की गणना करें।
के-एनएन (के-निकटतम पड़ोसी) की प्रमुख विशेषताओं का विश्लेषण
- सादगी: कार्यान्वयन और समझने में आसान।
- FLEXIBILITY: विभिन्न दूरी मैट्रिक्स के साथ काम करता है और विभिन्न डेटा प्रकारों के लिए अनुकूलनीय है।
- कोई प्रशिक्षण चरण नहीं: भविष्यवाणी चरण के दौरान सीधे प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करता है।
- शोरगुल वाले डेटा के प्रति संवेदनशीलआउटलायर्स और शोर प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं।
- कंप्यूटर संबंधी तीव्रता: प्रशिक्षण डेटासेट में सभी नमूनों की दूरियों की गणना की आवश्यकता होती है।
k-NN (k-निकटतम पड़ोसी) के प्रकार
k-NN के विभिन्न प्रकार हैं, जैसे:
| प्रकार | विवरण |
|---|---|
| मानक k-NN | सभी पड़ोसियों के लिए एक समान वजन का उपयोग करता है। |
| भारित k-NN | आमतौर पर दूरी के व्युत्क्रम के आधार पर, निकटतम पड़ोसियों को अधिक महत्व दिया जाता है। |
| अनुकूली k-NN | इनपुट स्पेस की स्थानीय संरचना के आधार पर 'k' को गतिशील रूप से समायोजित करता है। |
| स्थानीय रूप से भारित k-NN | अनुकूली 'k' और दूरी-भार दोनों को जोड़ता है। |
- प्रयोग: वर्गीकरण, प्रतिगमन, अनुशंसा प्रणाली, छवि पहचान।
- समस्या: उच्च संगणन लागत, अप्रासंगिक सुविधाओं के प्रति संवेदनशीलता, मापनीयता संबंधी समस्याएं।
- समाधान: फीचर चयन, दूरी भार, केडी-ट्रीज़ जैसी कुशल डेटा संरचनाओं का उपयोग करना।
मुख्य विशेषताएँ और समान शब्दों के साथ अन्य तुलनाएँ
| गुण | k-एनएन | निर्णय के पेड़ | एसवीएम |
|---|---|---|---|
| मॉडल प्रकार | आलसी सीखना | उत्सुकता से सीखना | उत्सुकता से सीखना |
| प्रशिक्षण जटिलता | कम | मध्यम | उच्च |
| भविष्यवाणी जटिलता | उच्च | कम | मध्यम |
| शोर के प्रति संवेदनशीलता | उच्च | मध्यम | कम |
भविष्य की प्रगति बड़े डेटा के लिए k-NN को अनुकूलित करने, गहन शिक्षण मॉडल के साथ एकीकरण, शोर के प्रति मजबूती बढ़ाने और हाइपरपैरामीटर्स के चयन को स्वचालित करने पर केंद्रित हो सकती है।
प्रॉक्सी सर्वर का उपयोग कैसे किया जा सकता है या उन्हें k-NN (k-निकटतम पड़ोसी) के साथ कैसे संबद्ध किया जा सकता है
प्रॉक्सी सर्वर, जैसे कि OneProxy द्वारा प्रदान किए गए, वेब स्क्रैपिंग या डेटा संग्रह से जुड़े k-NN अनुप्रयोगों में भूमिका निभा सकते हैं। प्रॉक्सी के माध्यम से डेटा एकत्र करना गुमनामी सुनिश्चित करता है और मज़बूत k-NN मॉडल बनाने के लिए अधिक विविध और निष्पक्ष डेटासेट प्रदान कर सकता है।
