Dalam statistik, algoritma jiran terdekat k ialah kaedah pengelasan bukan parametrik yang pertama kali dibangunkan oleh Evelyn Fix dan Joseph Hodges pada tahun 1951, dan kemudiannya dikembangkan oleh Thomas Cover. Ia digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Dalam kedua-dua kes, input terdiri daripada k contoh latihan terdekat dalam set data.
Bagaimanakah jiran terdekat K berfungsi?
KNN berfungsi dengan mencari jarak antara pertanyaan dan semua contoh dalam data, memilih contoh nombor yang ditentukan (K) yang paling hampir dengan pertanyaan, kemudian mengundi yang paling banyak label kerap (dalam kes pengelasan) atau purata label (dalam kes regresi).
Apakah yang dimaksudkan dengan algoritma K Nearest Neighbor?
K Nearest Neighbor ialah algoritma ringkas yang menyimpan semua kes yang tersedia dan mengelaskan data atau kes baharu berdasarkan ukuran persamaan. Ia kebanyakannya digunakan untuk mengklasifikasikan titik data berdasarkan cara jirannya dikelaskan.
Apakah itu pembelajaran mesin K Nearest Neighbor?
K-Nearest Neighbor ialah salah satu algoritma Pembelajaran Mesin paling mudah berdasarkan teknik Pembelajaran Terselia Algoritma K-NN menganggap persamaan antara kes/data baharu dan kes yang tersedia dan meletakkan kes baharu ke dalam kategori yang paling serupa dengan kategori yang tersedia.
Apakah kelebihan K Jiran terdekat?
Ia menyimpan set data latihan dan belajar daripadanya hanya pada masa membuat ramalan masa nyata. Ini menjadikan algoritma KNN lebih pantas daripada algoritma lain yang memerlukan latihan cth. SVM, Regresi Linear dll.
