اطلاعات مختصر در مورد k-NN (k-نزدیکترین همسایگان)
k-Nearest Neighbors (k-NN) یک الگوریتم یادگیری ساده، ناپارامتریک و تنبل است که برای طبقه بندی و رگرسیون استفاده می شود. در مسائل طبقه‌بندی، k-NN یک برچسب کلاس را بر اساس اکثر برچسب‌های کلاس در میان نزدیکترین همسایه‌های 'k' شی اختصاص می‌دهد. برای رگرسیون، مقداری بر اساس میانگین یا میانه مقادیر "k" نزدیکترین همسایگان خود اختصاص می دهد.
تاریخچه پیدایش k-NN (k-نزدیکترین همسایگان) و اولین ذکر آن
الگوریتم k-NN ریشه در ادبیات تشخیص الگوی آماری دارد. این مفهوم توسط Evelyn Fix و Joseph Hodges در سال 1951 معرفی شد و نشان دهنده آغاز این تکنیک بود. از آن زمان، به دلیل سادگی و کارایی آن، به طور گسترده در دامنه های مختلف استفاده شده است.
اطلاعات دقیق در مورد k-NN (k-نزدیکترین همسایگان). گسترش مبحث k-NN (k-نزدیک ترین همسایه ها)
k-NN با شناسایی «k» نزدیکترین نمونه‌های آموزشی به ورودی داده شده و پیش‌بینی‌هایی بر اساس قانون اکثریت یا میانگین‌گیری عمل می‌کند. معیارهای فاصله مانند فاصله اقلیدسی، فاصله منهتن یا فاصله مینکوفسکی اغلب برای اندازه گیری شباهت استفاده می شوند. اجزای کلیدی k-NN عبارتند از:
- انتخاب «k» (تعداد همسایگانی که باید در نظر گرفته شوند)
- متریک فاصله (به عنوان مثال، اقلیدسی، منهتن)
- قاعده تصمیم گیری (مانند رأی اکثریت، رأی وزنی)
ساختار داخلی k-NN (k-نزدیکترین همسایگان). k-NN (k-نزدیکترین همسایه ها) چگونه کار می کند
عملکرد k-NN را می توان به مراحل زیر تقسیم کرد:
- عدد "k" را انتخاب کنید – تعداد همسایگانی را که باید در نظر بگیرید انتخاب کنید.
- یک متریک فاصله را انتخاب کنید - نحوه اندازه گیری "نزدیک" نمونه ها را تعیین کنید.
- k-نزدیک ترین همسایه ها را پیدا کنید - نزدیک ترین نمونه های آموزشی 'k' به نمونه جدید را شناسایی کنید.
- یک پیش بینی انجام دهید - برای طبقه بندی، از رای اکثریت استفاده کنید. برای رگرسیون، میانگین یا میانه را محاسبه کنید.
تجزیه و تحلیل ویژگی های کلیدی k-NN (k-نزدیک ترین همسایگان)
- سادگی: پیاده سازی و درک آسان.
- انعطاف پذیری: با معیارهای مختلف فاصله کار می کند و با انواع داده های مختلف سازگار است.
- بدون فاز آموزشی: به طور مستقیم از داده های آموزشی در مرحله پیش بینی استفاده می کند.
- حساس به داده های پر سر و صدا: نقاط پرت و نویز می توانند بر عملکرد تأثیر بگذارند.
- محاسباتی فشرده: نیاز به محاسبه فاصله تا همه نمونه‌ها در مجموعه داده آموزشی دارد.
انواع k-NN (k-نزدیک ترین همسایگان)
انواع مختلفی از k-NN وجود دارد، مانند:
| تایپ کنید | شرح |
|---|---|
| استاندارد k-NN | از وزن یکنواخت برای همه همسایگان استفاده می کند. |
| وزنی k-NN | وزن بیشتری به همسایگان نزدیکتر می دهد، معمولاً بر اساس معکوس فاصله. |
| تطبیقی k-NN | 'k' را به صورت پویا بر اساس ساختار محلی فضای ورودی تنظیم می کند. |
| K-NN دارای وزن محلی | هر دو "k" تطبیقی و وزن فاصله را ترکیب می کند. |
- استفاده: طبقه بندی، رگرسیون، سیستم های توصیه کننده، تشخیص تصویر.
- چالش ها و مسائل: هزینه محاسبات بالا، حساس به ویژگی های نامربوط، مسائل مقیاس پذیری.
- راه حل ها: انتخاب ویژگی، وزن دهی فاصله، استفاده از ساختارهای داده کارآمد مانند KD-Trees.
ویژگی های اصلی و مقایسه های دیگر با اصطلاحات مشابه
| صفت | k-NN | درختان تصمیم | SVM |
|---|---|---|---|
| نوع مدل | یادگیری تنبل | یادگیری مشتاق | یادگیری مشتاق |
| پیچیدگی آموزش | کم | متوسط | بالا |
| پیچیدگی پیش بینی | بالا | کم | متوسط |
| حساسیت به نویز | بالا | متوسط | کم |
پیشرفت‌های آینده ممکن است بر بهینه‌سازی k-NN برای داده‌های بزرگ، ادغام با مدل‌های یادگیری عمیق، افزایش استحکام در برابر نویز و خودکارسازی انتخاب فراپارامترها تمرکز کنند.
چگونه می توان از سرورهای پراکسی استفاده کرد یا با k-NN مرتبط شد (k-نزدیکترین همسایه ها)
سرورهای پراکسی، مانند آنهایی که توسط OneProxy ارائه می شوند، می توانند در برنامه های کاربردی k-NN که شامل خراش دادن وب یا جمع آوری داده ها هستند، نقش داشته باشند. جمع‌آوری داده‌ها از طریق پراکسی‌ها ناشناس بودن را تضمین می‌کند و می‌تواند مجموعه داده‌های متنوع‌تر و بی‌طرف‌تری را برای ساخت مدل‌های K-NN قوی فراهم کند.
