Brevi informazioni su k-NN (k-Nearest Neighbours)
k-Nearest Neighbours (k-NN) è un algoritmo di apprendimento semplice, non parametrico e lento utilizzato per la classificazione e la regressione. Nei problemi di classificazione, k-NN assegna un'etichetta di classe basata sulla maggior parte delle etichette di classe tra i vicini più prossimi 'k' dell'oggetto. Per la regressione, assegna un valore basato sulla media o mediana dei valori dei suoi vicini più prossimi "k".
La storia dell'origine di k-NN (k-Nearest Neighbours) e la prima menzione di esso
L'algoritmo k-NN affonda le sue radici nella letteratura sul riconoscimento di modelli statistici. Il concetto fu introdotto da Evelyn Fix e Joseph Hodges nel 1951, segnando l'inizio della tecnica. Da allora, è stato ampiamente utilizzato in diversi domini grazie alla sua semplicità ed efficacia.
Informazioni dettagliate su k-NN (k-Nearest Neighbours). Espansione dell'argomento k-NN (k-Nearest Neighbours)
k-NN opera identificando gli esempi di addestramento "k" più vicini a un dato input e facendo previsioni basate sulla regola della maggioranza o sulla media. Per misurare la somiglianza vengono spesso utilizzati parametri di distanza come la distanza euclidea, la distanza di Manhattan o la distanza di Minkowski. I componenti chiave di k-NN sono:
- Scelta di 'k' (numero di vicini da considerare)
- Metrica della distanza (ad esempio, euclidea, Manhattan)
- Regola decisionale (ad esempio, voto a maggioranza, voto ponderato)
La struttura interna del k-NN (k-Nearest Neighbours). Come funziona il k-NN (k-Nearest Neighbours).
Il funzionamento di k-NN può essere suddiviso nei seguenti passaggi:
- Scegli il numero 'k' – Seleziona il numero di vicini da considerare.
- Seleziona una metrica di distanza – Determinare come misurare la “vicinanza” delle istanze.
- Trova i vicini più vicini – Identificare i campioni di addestramento "k" più vicini alla nuova istanza.
- Fare una previsione – Per la classificazione, utilizzare il voto a maggioranza. Per la regressione, calcolare la media o la mediana.
Analisi delle caratteristiche chiave di k-NN (k-Nearest Neighbours)
- Semplicità: Facile da implementare e comprendere.
- Flessibilità: Funziona con varie metriche di distanza ed è adattabile a diversi tipi di dati.
- Nessuna fase di addestramento: Utilizza direttamente i dati di training durante la fase di previsione.
- Sensibile ai dati rumorosi: Valori anomali e rumore possono influire sulle prestazioni.
- Computazionalmente intensivo: richiede il calcolo delle distanze rispetto a tutti i campioni nel set di dati di addestramento.
Tipi di k-NN (k-vicini più vicini)
Esistono diverse varianti di k-NN, come ad esempio:
| Tipo | Descrizione |
|---|---|
| K-NN standard | Utilizza un peso uniforme per tutti i vicini. |
| k-NN ponderato | Attribuisce più peso ai vicini più vicini, in genere in base all'inverso della distanza. |
| k-NN adattivo | Regola 'k' dinamicamente in base alla struttura locale dello spazio di input. |
| k-NN ponderato localmente | Combina sia la "k" adattiva che la ponderazione della distanza. |
- Utilizzo: Classificazione, Regressione, Sistemi di raccomandazione, Riconoscimento di immagini.
- I problemi: Elevato costo di calcolo, Sensibile a funzionalità irrilevanti, Problemi di scalabilità.
- Soluzioni: Selezione delle funzionalità, Ponderazione della distanza, Utilizzo di strutture dati efficienti come KD-Trees.
Caratteristiche principali e altri confronti con termini simili
| Attributo | k-NN | Alberi decisionali | SVM |
|---|---|---|---|
| Tipo di modello | Apprendimento pigro | Apprendimento desideroso | Apprendimento desideroso |
| Complessità formativa | Basso | medio | Alto |
| Complessità di previsione | Alto | Basso | medio |
| Sensibilità al rumore | Alto | medio | Basso |
I progressi futuri potrebbero concentrarsi sull’ottimizzazione del k-NN per i big data, sull’integrazione con modelli di deep learning, sul miglioramento della robustezza al rumore e sull’automazione della selezione degli iperparametri.
Come i server proxy possono essere utilizzati o associati a k-NN (k-Nearest Neighbours)
I server proxy, come quelli forniti da OneProxy, possono svolgere un ruolo nelle applicazioni k-NN che implicano web scraping o raccolta dati. La raccolta di dati tramite proxy garantisce l'anonimato e può fornire set di dati più diversificati e imparziali per la creazione di robusti modelli k-NN.
