차례:
정의-K-Nearest Neighbor (K-NN)는 무엇을 의미합니까?
k-nn이라고도하는 k- 최근 접 이웃 알고리즘은 가장 가까운 데이터 포인트가 속한 그룹에 따라 데이터 포인트가 한 그룹 또는 다른 그룹의 구성원 일 가능성을 추정하는 데이터 분류 방법입니다. .
k- 최근 접 이웃은 "게으른 학습자"알고리즘의 예입니다. 즉, 데이터 세트의 쿼리가 수행 될 때까지 트레이닝 세트를 사용하여 모델을 작성하지 않습니다.
K-NN (K-Nearest Neighbor)에 대한 Techopedia 설명
k- 최근 접 이웃 (k-nearest-neighbor)은 주변의 데이터 포인트를보고 데이터 포인트가 속한 그룹을 결정하는 데이터 분류 알고리즘입니다.
점이 그룹 A 또는 B에 있는지 판별하려고 시도하는 그리드의 한 점을 보는 알고리즘은 근처에있는 점의 상태를 확인합니다. 범위는 임의로 결정되지만 요점은 데이터 샘플을 가져 오는 것입니다. 대부분의 포인트가 그룹 A에있는 경우 해당 데이터 포인트는 B가 아닌 A가되고 그 반대도 마찬가지입니다.
k- 최근 접 이웃은 사전에 데이터 세트의 모델을 생성하지 않기 때문에 "게으른 학습자"알고리즘의 예입니다. 데이터 포인트의 이웃을 폴링하라는 요청이있을 때만 계산됩니다. 이를 통해 데이터 마이닝을 위해 k-nn을 구현하기가 매우 쉽습니다.
