In de statistieken is het k-nearest-buren-algoritme een niet-parametrische classificatiemethode die voor het eerst werd ontwikkeld door Evelyn Fix en Joseph Hodges in 1951, en later werd uitgebreid door Thomas Cover. Het wordt gebruikt voor classificatie en regressie. In beide gevallen bestaat de invoer uit de k dichtstbijzijnde trainingsvoorbeelden in een dataset.
Hoe werkt K naaste buur?
KNN werkt door de afstanden te vinden tussen een zoekopdracht en alle voorbeelden in de gegevens, het gespecificeerde aantal voorbeelden (K) te selecteren dat het dichtst bij de zoekopdracht ligt, en vervolgens op de meeste te stemmen frequent label (in het geval van classificatie) of gemiddelden van de labels (in het geval van regressie).
Wat wordt bedoeld met het K Nearest Neighbor-algoritme?
K Nearest Neighbor is een eenvoudig algoritme dat alle beschikbare cases opslaat en de nieuwe gegevens of case classificeert op basis van een overeenkomstmaat. Het wordt meestal gebruikt om een datapunt te classificeren op basis van hoe zijn buren zijn geclassificeerd.
Wat is K Nearest Neighbor machine learning?
K-Nearest Neighbor is een van de eenvoudigste Machine Learning-algoritmen op basis van Supervised Learning-techniek K-NN-algoritme gaat uit van de overeenkomst tussen de nieuwe casus/gegevens en beschikbare casussen en zet het nieuwe geval in de categorie die het meest lijkt op de beschikbare categorieën.
Wat is het voordeel van de K dichtstbijzijnde Buurman?
Het slaat de trainingsgegevensset op en leert er alleen van op het moment dat re altime voorspellingen worden gedaan. Dit maakt het KNN-algoritme veel sneller dan andere algoritmen die training vereisen, b.v. SVM, lineaire regressie enz.
