{"id":477783,"date":"2023-08-09T09:20:08","date_gmt":"2023-08-09T09:20:08","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:15:24","modified_gmt":"2023-09-05T11:15:24","slug":"k-nn-k-nearest-neighbours","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/k-nn-k-nearest-neighbours\/","title":{"rendered":"k-NN (k-\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14)"},"content":{"rendered":"<p>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a k-NN (k-\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14)<\/p>\n<p>k-Nearest Neighbors (k-NN) \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e35\u0e22\u0e08 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e39\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22 \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 k-NN \u0e08\u0e30\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e43\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21 &#039;k&#039; \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22 \u0e08\u0e30\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e48\u0e32\u0e21\u0e31\u0e18\u0e22\u0e10\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 &#039;k&#039;<\/p>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07 k-NN (k-Nearest Neighbours) \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01<\/h2>\n<p>\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21 k-NN \u0e21\u0e35\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e27\u0e23\u0e23\u0e13\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e33\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e41\u0e19\u0e27\u0e04\u0e34\u0e14\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e42\u0e14\u0e22 Evelyn Fix \u0e41\u0e25\u0e30 Joseph Hodges \u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 1951 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32 \u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e42\u0e14\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/p>\n<h2>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a k-NN (k-\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14) \u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d k-NN (k-\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14)<\/h2>\n<p>k-NN \u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21 &#039;k&#039; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e0e\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e22\u0e38\u0e04\u0e25\u0e34\u0e14, \u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e21\u0e19\u0e2e\u0e31\u0e15\u0e15\u0e31\u0e19 \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07 Minkowski \u0e21\u0e31\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e04\u0e25\u0e36\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07 k-NN \u0e04\u0e37\u0e2d:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 &#039;k&#039; (\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32)<\/li>\n<li>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e22\u0e38\u0e04\u0e25\u0e34\u0e14, \u0e41\u0e21\u0e19\u0e2e\u0e31\u0e15\u0e15\u0e31\u0e19)<\/li>\n<li>\u0e01\u0e0e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08 (\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e16\u0e48\u0e27\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01)<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 k-NN (k-Nearest Neighbours) k-NN (k-Nearest Neighbours) \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23<\/h2>\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 k-NN \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e25\u0e02 &#039;k&#039;<\/strong> \u2013 \u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32<\/li>\n<li><strong>\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07<\/strong> \u2013 \u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14 &#039;\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e0a\u0e34\u0e14&#039; \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19\u0e0b\u0e4c<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14<\/strong> \u2013 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01 &#039;k&#039; \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19\u0e0b\u0e4c\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48<\/li>\n<li><strong>\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19<\/strong> \u2013 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e02\u0e49\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22 \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e48\u0e32\u0e21\u0e31\u0e18\u0e22\u0e10\u0e32\u0e19<\/li>\n<\/ol>\n<h2>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07 k-NN (k-Nearest Neighbours)<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22<\/strong>: \u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e37\u0e14\u0e2b\u0e22\u0e38\u0e48\u0e19<\/strong>: \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e27\u0e31\u0e14\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n<li><strong>\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21<\/strong>: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/li>\n<li><strong>\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e27\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e14\u0e31\u0e07<\/strong>: \u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13\u0e23\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e25\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19<\/li>\n<li><strong>\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13<\/strong>: \u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07 k-NN (k-\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14)<\/h2>\n<p>k-NN \u0e21\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c<\/th>\n<th>\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19 k-NN<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e21\u0e48\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e2d\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e16\u0e48\u0e27\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01 k-NN<\/td>\n<td>\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e41\u0e01\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e0a\u0e34\u0e14\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e34\u0e07\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e01\u0e1c\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27 k-NN<\/td>\n<td>\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a &#039;k&#039; \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e19\u0e32\u0e21\u0e34\u0e01\u0e15\u0e32\u0e21\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e16\u0e34\u0e48\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e1e\u0e38\u0e15<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>k-NN \u0e16\u0e48\u0e27\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48<\/td>\n<td>\u0e23\u0e27\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07 &#039;k&#039; \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e48\u0e27\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49 k-NN (k-Nearest Neighbours) \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22 \u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e14\u0e08\u0e33\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e<\/li>\n<li><strong>\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32<\/strong>: \u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e2a\u0e39\u0e07, \u0e2d\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e2b\u0e27\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e1f\u0e35\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07, \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/li>\n<li><strong>\u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e19<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e48\u0e27\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e23\u0e30\u0e22\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 KD-Trees<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e33\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e04\u0e25\u0e36\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30<\/th>\n<th>\u0e40\u0e04-\u0e40\u0e2d\u0e47\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e47\u0e19<\/th>\n<th>\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08<\/th>\n<th>\u0e2a\u0e27\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e47\u0e21<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e35\u0e22\u0e08<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e23\u0e30\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e49\u0e19<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e23\u0e30\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e49\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21<\/td>\n<td>\u0e15\u0e48\u0e33<\/td>\n<td>\u0e1b\u0e32\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07<\/td>\n<td>\u0e2a\u0e39\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/td>\n<td>\u0e2a\u0e39\u0e07<\/td>\n<td>\u0e15\u0e48\u0e33<\/td>\n<td>\u0e1b\u0e32\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e44\u0e27\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e23\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e19<\/td>\n<td>\u0e2a\u0e39\u0e07<\/td>\n<td>\u0e1b\u0e32\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07<\/td>\n<td>\u0e15\u0e48\u0e33<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a k-NN (k-Nearest Neighbours)<\/h2>\n<p>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e k-NN \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e19\u0e17\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13\u0e23\u0e1a\u0e01\u0e27\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e44\u0e2e\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34<\/p>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a k-NN (k-Nearest Neighbours)<\/h2>\n<p>\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e14\u0e22 OneProxy \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e21\u0e35\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e43\u0e19\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19 k-NN \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e39\u0e14\u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e1e\u0e23\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e15\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e31\u0e14\u0e40\u0e15\u0e23\u0e35\u0e22\u0e21\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 k-NN \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e<\/p>\n<h2>\u0e25\u0e34\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/modules\/neighbors.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23 Scikit-learn k-NN<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/K-nearest_neighbors_algorithm\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 Wikipedia \u0e1a\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e17\u0e36\u0e21 k-Nearest Neighbours<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener\">OneProxy \u2013 \u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e19\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/a><\/li>\n<\/ul>","protected":false},"featured_media":468739,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-477783","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>k-NN (k-Nearest Neighbours)<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is the k-Nearest Neighbours (k-NN) algorithm?","answer":"<p>The k-Nearest Neighbours (k-NN) is a simple and non-parametric algorithm used for classification and regression. It works by identifying the 'k' closest training examples to a given input and making predictions based on majority rule or averaging.<\/p>"},{"question":"What was the origin of the k-NN algorithm?","answer":"<p>The k-NN algorithm was introduced by Evelyn Fix and Joseph Hodges in 1951, marking its inception in statistical pattern recognition literature.<\/p>"},{"question":"How does the k-NN algorithm work?","answer":"<p>The k-NN algorithm works by choosing a number 'k', selecting a distance metric, finding the k-nearest neighbors to the new instance, and making a prediction based on majority voting for classification or computing the mean or median for regression.<\/p>"},{"question":"What are the key features of the k-NN algorithm?","answer":"<p>Key features of k-NN include its simplicity, flexibility, lack of a training phase, sensitivity to noisy data, and computational intensity.<\/p>"},{"question":"What are the different types of k-NN?","answer":"<p>There are various types of k-NN, including Standard k-NN, Weighted k-NN, Adaptive k-NN, and Locally Weighted k-NN.<\/p>"},{"question":"How can k-NN be used, and what are the related problems and solutions?","answer":"<p>k-NN can be used for classification, regression, recommender systems, and image recognition. Common problems include high computation cost, sensitivity to irrelevant features, and scalability issues. Solutions may involve feature selection, distance weighting, and utilizing efficient data structures like KD-Trees.<\/p>"},{"question":"How does the k-NN algorithm compare with other similar terms?","answer":"<p>k-NN differs from other algorithms like Decision Trees and SVM in aspects such as model type, training complexity, prediction complexity, and sensitivity to noise.<\/p>"},{"question":"What are the future prospects of k-NN?","answer":"<p>Future advancements in k-NN may focus on optimizing for big data, integrating with deep learning models, enhancing robustness to noise, and automating hyperparameter selection.<\/p>"},{"question":"How are proxy servers like OneProxy associated with k-NN?","answer":"<p>Proxy servers like OneProxy can be used in k-NN applications for web scraping or data collection. Gathering data through proxies ensures anonymity and can provide more diverse and unbiased datasets for building robust k-NN models.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477783","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477783\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/468739"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=477783"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}