Thông tin tóm tắt về k-NN (k-Nearest Neighbors)
k-Nearest Neighbors (k-NN) là một thuật toán học đơn giản, không tham số và lười biếng được sử dụng để phân loại và hồi quy. Trong các bài toán phân loại, k-NN gán nhãn lớp dựa trên phần lớn các nhãn lớp trong số 'k' lân cận gần nhất của đối tượng. Đối với hồi quy, nó gán một giá trị dựa trên mức trung bình hoặc trung vị của các giá trị của 'k' lân cận gần nhất của nó.
Lịch sử nguồn gốc của k-NN (k-Nearest Neighbors) và lần đầu tiên nhắc tới nó
Thuật toán k-NN có nguồn gốc từ tài liệu nhận dạng mẫu thống kê. Khái niệm này được Evelyn Fix và Joseph Hodges đưa ra vào năm 1951, đánh dấu sự ra đời của kỹ thuật này. Kể từ đó, nó đã được sử dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực khác nhau do tính đơn giản và hiệu quả của nó.
Thông tin chi tiết về k-NN (k-Láng giềng gần nhất). Mở rộng chủ đề k-NN (k-Nearest Neighbors)
k-NN hoạt động bằng cách xác định 'k' ví dụ huấn luyện gần nhất với đầu vào nhất định và đưa ra dự đoán dựa trên quy tắc đa số hoặc tính trung bình. Các số liệu khoảng cách như khoảng cách Euclide, khoảng cách Manhattan hoặc khoảng cách Minkowski thường được sử dụng để đo lường độ tương tự. Các thành phần chính của k-NN là:
- Lựa chọn 'k' (số lượng hàng xóm cần xem xét)
- Số liệu khoảng cách (ví dụ: Euclidean, Manhattan)
- Quy tắc quyết định (ví dụ: biểu quyết theo đa số, biểu quyết theo trọng số)
Cấu trúc bên trong của k-NN (k-Hàng xóm gần nhất). Cách hoạt động của k-NN (k-Hàng xóm gần nhất)
Hoạt động của k-NN có thể được chia thành các bước sau:
- Chọn số 'k' – Lựa chọn số lượng láng giềng cần xem xét.
- Chọn thước đo khoảng cách – Xác định cách đo lường mức độ “gần gũi” của các trường hợp.
- Tìm k hàng xóm gần nhất – Xác định 'k' mẫu huấn luyện gần nhất với phiên bản mới.
- Làm cho một dự đoán – Để phân loại, hãy sử dụng biểu quyết đa số. Để hồi quy, hãy tính giá trị trung bình hoặc trung vị.
Phân tích các tính năng chính của k-NN (k-Nearest Neighbors)
- Sự đơn giản: Dễ thực hiện và dễ hiểu.
- Uyển chuyển: Hoạt động với nhiều số liệu khoảng cách khác nhau và có thể thích ứng với các loại dữ liệu khác nhau.
- Không có giai đoạn đào tạo: Trực tiếp sử dụng dữ liệu huấn luyện trong giai đoạn dự đoán.
- Nhạy cảm với dữ liệu ồn ào: Các ngoại lệ và tiếng ồn có thể ảnh hưởng đến hiệu suất.
- Tính toán chuyên sâu: Yêu cầu tính toán khoảng cách đến tất cả các mẫu trong tập dữ liệu huấn luyện.
Các loại k-NN (k-Láng giềng gần nhất)
Có nhiều biến thể khác nhau của k-NN, chẳng hạn như:
| Kiểu | Sự miêu tả |
|---|---|
| chuẩn k-NN | Sử dụng trọng lượng đồng đều cho tất cả hàng xóm. |
| k-NN có trọng số | Mang lại nhiều trọng lượng hơn cho những người hàng xóm gần hơn, thường dựa trên nghịch đảo của khoảng cách. |
| k-NN thích ứng | Điều chỉnh động 'k' dựa trên cấu trúc cục bộ của không gian đầu vào. |
| k-NN có trọng số cục bộ | Kết hợp cả 'k' thích ứng và trọng số khoảng cách. |
- Cách sử dụng: Phân loại, Hồi quy, Hệ thống gợi ý, Nhận dạng hình ảnh.
- Các vấn đề: Chi phí tính toán cao, Nhạy cảm với các tính năng không liên quan, Các vấn đề về khả năng mở rộng.
- Các giải pháp: Lựa chọn tính năng, Trọng số khoảng cách, Sử dụng các cấu trúc dữ liệu hiệu quả như Cây KD.
Các đặc điểm chính và so sánh khác với các thuật ngữ tương tự
| Thuộc tính | k-NN | Cây quyết định | SVM |
|---|---|---|---|
| Loại mô hình | Lười học | Háo hức học tập | Háo hức học tập |
| Độ phức tạp đào tạo | Thấp | Trung bình | Cao |
| Độ phức tạp dự đoán | Cao | Thấp | Trung bình |
| Nhạy cảm với tiếng ồn | Cao | Trung bình | Thấp |
Những tiến bộ trong tương lai có thể tập trung vào việc tối ưu hóa k-NN cho dữ liệu lớn, tích hợp với các mô hình học sâu, tăng cường khả năng chống nhiễu và tự động hóa việc lựa chọn siêu tham số.
Cách sử dụng hoặc liên kết máy chủ proxy với k-NN (K-Hàng xóm gần nhất)
Các máy chủ proxy, chẳng hạn như các máy chủ do OneProxy cung cấp, có thể đóng một vai trò trong các ứng dụng k-NN liên quan đến việc quét web hoặc thu thập dữ liệu. Việc thu thập dữ liệu thông qua proxy đảm bảo tính ẩn danh và có thể cung cấp các bộ dữ liệu đa dạng và không thiên vị hơn để xây dựng các mô hình k-NN mạnh mẽ.
