Коротка інформація про k-NN (k-Nearest Neighbours)
k-Nearest Neighbors (k-NN) — це простий, непараметричний і відкладений алгоритм навчання, який використовується для класифікації та регресії. У задачах класифікації k-NN призначає мітку класу на основі більшості міток класу серед 'k' найближчих сусідів об'єкта. Для регресії він призначає значення на основі середнього чи медіани значень своїх «k» найближчих сусідів.
Історія виникнення k-NN (k-Nearest Neighbours) і перші згадки про нього
Алгоритм k-NN бере свій початок у статистичній літературі з розпізнавання образів. Концепція була введена Евелін Фікс і Джозефом Ходжесом у 1951 році, ознаменувавши початок техніки. Відтоді він широко використовується в різних сферах завдяки своїй простоті та ефективності.
Детальна інформація про k-NN (k-Nearest Neighbours). Розширення теми k-NN (k-найближчі сусіди)
k-NN працює, ідентифікуючи «k» найближчих навчальних прикладів до заданого вхідного сигналу та роблячи прогнози на основі правила більшості або усереднення. Для вимірювання подібності часто використовуються такі показники відстані, як евклідова відстань, манхеттенська відстань або відстань Мінковського. Ключовими компонентами k-NN є:
- Вибір «k» (кількість сусідів, які слід враховувати)
- Метрика відстані (наприклад, Евклідова, Манхеттенська)
- Правило прийняття рішень (наприклад, голосування більшістю, зважене голосування)
Внутрішня структура k-NN (k-Nearest Neighbours). Як працює k-NN (k-найближчі сусіди).
Роботу k-NN можна розбити на такі етапи:
- Виберіть число "k" – Виберіть кількість сусідів, які потрібно враховувати.
- Виберіть метрику відстані – Визначте, як виміряти «близькість» екземплярів.
- Знайдіть k-найближчих сусідів – Визначте 'k' найближчих навчальних зразків до нового екземпляра.
- Зробіть прогноз – Для класифікації використовуйте мажоритарне голосування. Для регресії обчисліть середнє або медіану.
Аналіз ключових особливостей k-NN (k-Nearest Neighbours)
- Простота: легко реалізувати та зрозуміти.
- Гнучкість: працює з різними показниками відстані та адаптується до різних типів даних.
- Без фази навчання: безпосередньо використовує навчальні дані на етапі прогнозування.
- Чутливий до зашумлених даних: Викиди та шум можуть вплинути на продуктивність.
- Обчислювально інтенсивний: вимагає обчислення відстаней до всіх зразків у навчальному наборі даних.
Типи k-NN (k-найближчих сусідів)
Існують різні варіанти k-NN, наприклад:
| Тип | опис |
|---|---|
| Стандарт к-НН | Використовує однакову вагу для всіх сусідів. |
| Зважений k-NN | Надає більше ваги ближчим сусідам, як правило, на основі оберненої відстані. |
| Адаптивний к-НН | Динамічно регулює «k» на основі локальної структури простору введення. |
| Локально зважене k-NN | Поєднує адаптивне «k» і зважування відстані. |
- Використання: класифікація, регресія, системи рекомендацій, розпізнавання зображень.
- Проблеми: висока вартість обчислень, чутливість до нерелевантних функцій, проблеми з масштабованістю.
- Рішення: вибір функцій, зважування відстані, використання ефективних структур даних, таких як KD-Trees.
Основні характеристики та інші порівняння з подібними термінами
| Атрибут | k-NN | Дерева рішень | SVM |
|---|---|---|---|
| Тип моделі | Ледаче навчання | Прагнення до навчання | Прагнення до навчання |
| Навчальна складність | Низький | Середній | Високий |
| Складність прогнозу | Високий | Низький | Середній |
| Чутливість до шуму | Високий | Середній | Низький |
Майбутні досягнення можуть бути зосереджені на оптимізації k-NN для великих даних, інтеграції з моделями глибокого навчання, підвищенні стійкості до шуму та автоматизації вибору гіперпараметрів.
Як проксі-сервери можна використовувати або асоціювати з k-NN (k-Nearest Neighbours)
Проксі-сервери, такі як ті, що надаються OneProxy, можуть відігравати роль у додатках k-NN, які включають веб-збирання чи збір даних. Збір даних через проксі забезпечує анонімність і може надати більш різноманітні та неупереджені набори даних для створення надійних моделей k-NN.
