ข้อมูลโดยย่อเกี่ยวกับ k-NN (k-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด)
k-Nearest Neighbors (k-NN) เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเรียบง่าย ไม่มีพารามิเตอร์ และขี้เกียจ ซึ่งใช้สำหรับการจัดหมวดหมู่และการถดถอย ในปัญหาการจำแนกประเภท k-NN จะกำหนดป้ายกำกับคลาสตามป้ายกำกับคลาสส่วนใหญ่ในกลุ่ม 'k' เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดของวัตถุ สำหรับการถดถอย จะกำหนดค่าตามค่าเฉลี่ยหรือค่ามัธยฐานของค่าของเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด 'k'
ประวัติความเป็นมาของ k-NN (k-Nearest Neighbours) และการกล่าวถึงครั้งแรก
อัลกอริธึม k-NN มีรากฐานมาจากวรรณกรรมการรู้จำรูปแบบทางสถิติ แนวคิดนี้ได้รับการแนะนำโดย Evelyn Fix และ Joseph Hodges ในปี 1951 ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของเทคนิคนี้ ตั้งแต่นั้นมา มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในโดเมนต่างๆ เนื่องจากความเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพ
ข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับ k-NN (k-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด) ขยายหัวข้อ k-NN (k-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด)
k-NN ดำเนินการโดยการระบุตัวอย่างการฝึกอบรม 'k' ที่ใกล้เคียงที่สุดกับข้อมูลที่ได้รับ และทำการคาดการณ์ตามกฎเสียงข้างมากหรือค่าเฉลี่ย การวัดระยะทาง เช่น ระยะทางแบบยุคลิด, ระยะทางแมนฮัตตัน หรือระยะทาง Minkowski มักใช้ในการวัดความคล้ายคลึงกัน ส่วนประกอบที่สำคัญของ k-NN คือ:
- ตัวเลือก 'k' (จำนวนเพื่อนบ้านที่ต้องพิจารณา)
- การวัดระยะทาง (เช่นยุคลิด, แมนฮัตตัน)
- กฎการตัดสินใจ (เช่น การลงคะแนนเสียงข้างมาก การลงคะแนนแบบถ่วงน้ำหนัก)
โครงสร้างภายในของ k-NN (k-Nearest Neighbours) k-NN (k-Nearest Neighbours) ทำงานอย่างไร
การทำงานของ k-NN สามารถแบ่งออกเป็นขั้นตอนได้ดังนี้:
- เลือกหมายเลข 'k' – เลือกจำนวนเพื่อนบ้านที่จะพิจารณา
- เลือกการวัดระยะทาง – กำหนดวิธีการวัด 'ความใกล้ชิด' ของอินสแตนซ์
- ค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด – ระบุตัวอย่างการฝึก 'k' ที่ใกล้เคียงที่สุดกับอินสแตนซ์ใหม่
- ทำนายกัน – สำหรับการจำแนกประเภท ให้ใช้การลงคะแนนเสียงข้างมาก สำหรับการถดถอย ให้คำนวณค่าเฉลี่ยหรือค่ามัธยฐาน
การวิเคราะห์คุณสมบัติที่สำคัญของ k-NN (k-Nearest Neighbours)
- ความเรียบง่าย: ง่ายต่อการปฏิบัติและเข้าใจ
- ความยืดหยุ่น: ทำงานร่วมกับหน่วยวัดระยะทางต่างๆ และปรับให้เข้ากับประเภทข้อมูลต่างๆ ได้
- ไม่มีขั้นตอนการฝึกอบรม: ใช้ข้อมูลการฝึกอบรมโดยตรงในระหว่างขั้นตอนการทำนาย
- มีความไวต่อข้อมูลที่มีเสียงดัง: ค่าผิดปกติและสัญญาณรบกวนอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงาน
- เน้นการคำนวณ: ต้องมีการคำนวณระยะทางให้กับตัวอย่างทั้งหมดในชุดข้อมูลการฝึกอบรม
ประเภทของ k-NN (k-เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด)
k-NN มีหลากหลายรูปแบบ เช่น:
| พิมพ์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| มาตรฐาน k-NN | ใช้น้ำหนักสม่ำเสมอสำหรับเพื่อนบ้านทั้งหมด |
| ถ่วงน้ำหนัก k-NN | ให้น้ำหนักแก่เพื่อนบ้านที่ใกล้ชิดมากขึ้น โดยทั่วไปจะอิงตามค่าผกผันของระยะทาง |
| การปรับตัว k-NN | ปรับ 'k' แบบไดนามิกตามโครงสร้างท้องถิ่นของพื้นที่อินพุต |
| k-NN ถ่วงน้ำหนักเฉพาะที่ | รวมทั้ง 'k' แบบปรับได้และการถ่วงน้ำหนักระยะทาง |
- การใช้งาน: การจำแนกประเภท การถดถอย ระบบผู้แนะนำ การจดจำรูปภาพ
- ปัญหา: ต้นทุนการคำนวณสูง, อ่อนไหวต่อฟีเจอร์ที่ไม่เกี่ยวข้อง, ปัญหาเรื่องความสามารถในการปรับขนาด
- โซลูชั่น: การเลือกคุณสมบัติ การถ่วงน้ำหนักระยะทาง การใช้โครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ เช่น KD-Trees
ลักษณะสำคัญและการเปรียบเทียบอื่น ๆ ที่มีคำคล้ายคลึงกัน
| คุณลักษณะ | เค-เอ็นเอ็น | ต้นไม้แห่งการตัดสินใจ | สวีเอ็ม |
|---|---|---|---|
| ประเภทรุ่น | การเรียนรู้แบบขี้เกียจ | การเรียนรู้อย่างกระตือรือร้น | การเรียนรู้อย่างกระตือรือร้น |
| ความซับซ้อนในการฝึกอบรม | ต่ำ | ปานกลาง | สูง |
| ความซับซ้อนของการทำนาย | สูง | ต่ำ | ปานกลาง |
| ความไวต่อเสียงรบกวน | สูง | ปานกลาง | ต่ำ |
ความก้าวหน้าในอนาคตอาจมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพ k-NN สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ บูรณาการกับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก การปรับปรุงความทนทานต่อสัญญาณรบกวน และการเลือกไฮเปอร์พารามิเตอร์โดยอัตโนมัติ
วิธีการใช้หรือเชื่อมโยงกับพร็อกซีเซิร์ฟเวอร์กับ k-NN (k-Nearest Neighbours)
พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ เช่น ที่ให้บริการโดย OneProxy สามารถมีบทบาทในแอปพลิเคชัน k-NN ที่เกี่ยวข้องกับการขูดเว็บหรือการรวบรวมข้อมูล การรวบรวมข้อมูลผ่านพรอกซีทำให้มั่นใจได้ว่าจะไม่เปิดเผยตัวตนและสามารถจัดเตรียมชุดข้อมูลที่หลากหลายและเป็นกลางมากขึ้นสำหรับการสร้างแบบจำลอง k-NN ที่มีประสิทธิภาพ
