Klastrowanie metodą K-średnich
Klastrowanie metodą K-średnich to popularny algorytm uczenia maszynowego bez nadzoru, służący do podziału zbiorów danych na z góry określoną liczbę odrębnych, n...
K-najbliżsi sąsiedzi (KNN) to prosty, nieparametryczny algorytm do klasyfikacji i regresji, przewidujący wyniki na podstawie bliskości punktów danych.
Algorytm k-najbliższych sąsiadów (KNN) to nieparametryczny, nadzorowany algorytm uczenia maszynowego wykorzystywany do zadań klasyfikacji i regresji. Opiera się na koncepcji bliskości, zakładając, że podobne punkty danych znajdują się blisko siebie. KNN jest algorytmem leniwym (lazy learning), co oznacza, że nie wymaga fazy uczenia – dokonuje predykcji, przechowując cały zbiór treningowy i wykorzystując go do określania klasy lub wartości nowych punktów. Algorytm przewiduje wynik dla punktu testowego, identyfikując ‘k’ punktów treningowych najbliższych temu punktowi i wnioskuje wynik na podstawie tych sąsiadów. Ta metoda jest bardzo intuicyjna i naśladuje ludzkie strategie percepcji polegające na porównywaniu nowych danych do znanych przykładów.
KNN działa poprzez identyfikację ‘k’ najbliższych punktów danych względem punktu zapytania i wykorzystuje tych sąsiadów do dokonania predykcji.
Zasady bliskości i podobieństwa, będące podstawą ludzkiej percepcji, są również kluczowe dla działania KNN – punkty bliskie sobie w przestrzeni cech są uznawane za bardziej podobne i prawdopodobnie mają podobne wyniki.
Do określania najbliższych sąsiadów KNN wykorzystuje różne metryki odległości, które są kluczowe dla jego skuteczności:
Parametr ‘k’ w KNN oznacza liczbę sąsiadów branych pod uwagę. Wybór odpowiedniego ‘k’ jest kluczowy:
KNN znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach ze względu na swoją prostotę i skuteczność:
KNN można zaimplementować przy użyciu bibliotek takich jak scikit-learn w Pythonie. Oto podstawowy przykład użycia KNN do klasyfikacji:
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Załaduj zbiór danych
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# Podział danych na zbiory treningowy i testowy
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Inicjalizacja klasyfikatora KNN z k=3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
# Nauka modelu
knn.fit(X_train, y_train)
# Predykcje
y_pred = knn.predict(X_test)
# Ocena dokładności
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Dokładność: {accuracy:.2f}")
K-najbliżsi sąsiedzi (KNN) to podstawowy algorytm wykorzystywany w różnych dziedzinach, takich jak wyszukiwanie informacji multimedialnych, eksploracja danych i uczenie maszynowe, zwłaszcza w kontekście dużych zbiorów danych.
“Approximate k-NN Graph Construction: a Generic Online Approach” autorstwa Wan-Lei Zhao i in.:
Prezentuje skuteczną metodę przybliżonego wyszukiwania k-najbliższych sąsiadów oraz budowy grafów. Artykuł pokazuje dynamiczne i elastyczne podejście do obsługi różnych rozmiarów i wymiarów danych, umożliwiające aktualizacje online, czego nie zapewnia wiele istniejących metod. Czytaj więcej.
“Parallel Nearest Neighbors in Low Dimensions with Batch Updates” autorstwa Magdalen Dobson i Guy Blelloch:
Przedstawia algorytmy równoległe łączące drzewo kd i porządkowanie Mortona w strukturę zd-tree, zoptymalizowaną dla danych o niskiej liczbie wymiarów. Autorzy pokazują, że ich podejście jest szybsze od istniejących algorytmów, osiągając znaczne przyspieszenia dzięki przetwarzaniu równoległemu. Zd-tree jako pierwszy wspiera równoległe, dynamiczne aktualizacje wsadowe w strukturach danych typu k-najbliższych sąsiadów. Czytaj więcej.
“Twin Neural Network Improved k-Nearest Neighbor Regression” autorstwa Sebastiana J. Wetzela:
Omawia nowatorskie podejście do regresji k-najbliższych sąsiadów z wykorzystaniem bliźniaczych sieci neuronowych. Metoda ta skupia się na przewidywaniu różnic wartości regresji, co prowadzi do lepszych wyników niż tradycyjne sieci neuronowe i klasyczna regresja k-najbliższych sąsiadów na małych i średnich zbiorach danych. Czytaj więcej.
K-najbliżsi sąsiedzi (KNN) to nieparametryczny, nadzorowany algorytm uczenia maszynowego wykorzystywany do klasyfikacji i regresji. Przewiduje wyniki, identyfikując 'k' najbliższych punktów danych względem zapytania i wnioskując rezultat na podstawie tych sąsiadów.
KNN jest prosty w zrozumieniu i implementacji, nie wymaga wyraźnej fazy uczenia i może być stosowany zarówno do klasyfikacji, jak i regresji.
KNN może być obciążający obliczeniowo przy dużych zbiorach danych, jest wrażliwy na wartości odstające, a jego wydajność może się pogorszyć w przypadku danych o wysokiej liczbie wymiarów (tzw. przekleństwo wymiarowości).
Optymalną wartość 'k' zazwyczaj ustala się empirycznie, stosując walidację krzyżową. Mała wartość 'k' może prowadzić do przeuczenia, a duża do niedouczenia; preferowane są wartości nieparzyste, by uniknąć remisów.
Typowe metryki odległości to: euklidesowa, Manhattan, Minkowski i Hamminga, wybierane w zależności od typu danych i wymagań problemu.
Odkryj, jak narzędzia AI i chatboty FlowHunt mogą usprawnić Twoją analizę danych i zautomatyzować procesy. Buduj, testuj i wdrażaj rozwiązania AI z łatwością.
Klastrowanie metodą K-średnich to popularny algorytm uczenia maszynowego bez nadzoru, służący do podziału zbiorów danych na z góry określoną liczbę odrębnych, n...
Dokładność top-k to miara oceny w uczeniu maszynowym, która sprawdza, czy prawdziwa klasa znajduje się wśród k najwyżej przewidywanych klas, oferując kompleksow...
Regresja lasów losowych to potężny algorytm uczenia maszynowego wykorzystywany w analizie predykcyjnej. Buduje wiele drzew decyzyjnych i uśrednia ich wyniki, co...