Krótka informacja o k-NN (k-najbliższych sąsiadów)
k-Nearest Neighbors (k-NN) to prosty, nieparametryczny i leniwy algorytm uczenia się używany do klasyfikacji i regresji. W problemach klasyfikacyjnych k-NN przypisuje etykietę klasy w oparciu o większość etykiet klas wśród „k” najbliższych sąsiadów obiektu. W przypadku regresji przypisuje wartość w oparciu o średnią lub medianę wartości jego „k” najbliższych sąsiadów.
Historia powstania k-NN (k-Najbliższych Sąsiadów) i pierwsza wzmianka o nim
Algorytm k-NN ma swoje korzenie w literaturze dotyczącej rozpoznawania wzorców statystycznych. Koncepcja została wprowadzona przez Evelyn Fix i Josepha Hodgesa w 1951 roku, wyznaczając początek tej techniki. Od tego czasu jest szeroko stosowany w różnych dziedzinach ze względu na swoją prostotę i skuteczność.
Szczegółowe informacje na temat k-NN (k-najbliższych sąsiadów). Rozszerzenie tematu k-NN (k-najbliższych sąsiadów)
k-NN działa poprzez identyfikację „k” przykładów szkoleniowych najbliższych danym danym wejściowym i dokonywanie prognoz w oparciu o regułę większości lub uśrednianie. Do pomiaru podobieństwa często stosuje się metryki odległości, takie jak odległość euklidesowa, odległość Manhattanu lub odległość Minkowskiego. Kluczowymi składnikami k-NN są:
- Wybór „k” (liczba sąsiadów do rozważenia)
- Metryka odległości (np. euklidesowa, Manhattan)
- Reguła decyzyjna (np. głosowanie większością, głosowanie ważone)
Wewnętrzna struktura k-NN (k-Najbliższych Sąsiadów). Jak działa k-NN (k-najbliższych sąsiadów).
Działanie k-NN można podzielić na następujące etapy:
- Wybierz liczbę „k” – Wybierz liczbę sąsiadów do rozważenia.
- Wybierz metrykę odległości – Określ, jak mierzyć „bliskość” instancji.
- Znajdź k-najbliższych sąsiadów – Zidentyfikuj „k” próbek szkoleniowych najbliższych nowej instancji.
- Dokonać prognozy – Do klasyfikacji należy zastosować głosowanie większością. W przypadku regresji należy obliczyć średnią lub medianę.
Analiza kluczowych cech k-NN (k-najbliższych sąsiadów)
- Prostota: Łatwy do wdrożenia i zrozumienia.
- Elastyczność: Działa z różnymi metrykami odległości i można go dostosować do różnych typów danych.
- Brak fazy szkoleniowej: Bezpośrednio wykorzystuje dane szkoleniowe w fazie przewidywania.
- Wrażliwy na zaszumione dane: Wartości odstające i szumy mogą mieć wpływ na wydajność.
- Intensywne obliczeniowo: Wymaga obliczenia odległości do wszystkich próbek w zbiorze danych szkoleniowych.
Rodzaje k-NN (k-najbliższych sąsiadów)
Istnieją różne warianty k-NN, takie jak:
| Typ | Opis |
|---|---|
| Standardowe k-NN | Wykorzystuje jednakową wagę dla wszystkich sąsiadów. |
| Ważone k-NN | Przypisuje większą wagę bliższym sąsiadom, zazwyczaj w oparciu o odwrotność odległości. |
| Adaptacyjne k-NN | Dostosowuje dynamicznie „k” w oparciu o lokalną strukturę przestrzeni wejściowej. |
| Lokalnie ważone k-NN | Łączy w sobie zarówno adaptacyjne „k”, jak i ważenie odległości. |
- Stosowanie: Klasyfikacja, regresja, systemy rekomendujące, rozpoznawanie obrazów.
- Problemy: Wysokie koszty obliczeń, Wrażliwość na nieistotne funkcje, Problemy ze skalowalnością.
- Rozwiązania: Wybór funkcji, ważenie odległości, wykorzystanie wydajnych struktur danych, takich jak drzewa KD.
Główne cechy i inne porównania z podobnymi terminami
| Atrybut | k-NN | Drzewa decyzyjne | SVM |
|---|---|---|---|
| Typ modelu | Leniwa nauka | Chętna do nauki | Chętna do nauki |
| Złożoność treningu | Niski | Średni | Wysoki |
| Złożoność przewidywania | Wysoki | Niski | Średni |
| Wrażliwość na hałas | Wysoki | Średni | Niski |
Przyszłe postępy mogą skupiać się na optymalizacji k-NN pod kątem dużych zbiorów danych, integracji z modelami głębokiego uczenia się, zwiększaniu odporności na szum i automatyzacji wyboru hiperparametrów.
Jak serwery proxy mogą być używane lub powiązane z k-NN (k-Nearest Neighbours)
Serwery proxy, takie jak te dostarczane przez OneProxy, mogą odgrywać rolę w aplikacjach k-NN obejmujących przeglądanie sieci lub gromadzenie danych. Gromadzenie danych za pośrednictwem serwerów proxy zapewnia anonimowość i może zapewnić bardziej zróżnicowane i bezstronne zbiory danych do budowania solidnych modeli k-NN.
