K-Láng Giềng Gần Nhất

Thuật toán k-láng giềng gần nhất (KNN) là một thuật toán học máy có giám sát, không tham số, được sử dụng cho các bài toán phân loại và hồi quy trong học máy. Thuật toán này dựa trên khái niệm về sự gần gũi, giả định rằng các điểm dữ liệu tương tự sẽ nằm gần nhau. KNN là một thuật toán học lười (lazy learning), nghĩa là không cần giai đoạn huấn luyện mà dự đoán bằng cách lưu trữ toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện và sử dụng nó để xác định lớp hoặc giá trị của các điểm dữ liệu mới. Thuật toán dự đoán kết quả cho một điểm kiểm tra bằng cách xác định ‘k’ điểm dữ liệu huấn luyện gần nhất với điểm kiểm tra và suy ra đầu ra dựa trên các láng giềng này. Phương pháp này rất trực quan và mô phỏng chiến lược nhận thức của con người khi so sánh dữ liệu mới với các ví dụ đã biết.

KNN Hoạt Động Như Thế Nào

KNN vận hành bằng cách xác định ‘k’ láng giềng gần nhất với một điểm truy vấn và dùng các láng giềng này để đưa ra dự đoán.

• Trong các bài toán phân loại, thuật toán gán điểm truy vấn vào lớp có nhiều láng giềng nhất trong số ‘k’ láng giềng gần nhất, được gọi là bỏ phiếu đa số. Bỏ phiếu đa số trong KNN có thể hiểu là “bỏ phiếu đa số tương đối” khi xử lý nhiều lớp, tức là điểm truy vấn được gán vào lớp có số lượng lớn nhất trong các láng giềng gần nhất, ngay cả khi không chiếm đa số tuyệt đối.
• Ở các bài toán hồi quy, nó dự đoán giá trị bằng cách lấy trung bình giá trị của ‘k’ láng giềng gần nhất.

Nguyên lý về sự gần gũi và tương đồng, vốn là cốt lõi của nhận thức con người, cũng là trung tâm vận hành của KNN, bởi các điểm dữ liệu gần nhau trong không gian thuộc tính được cho là tương tự và do đó có khả năng mang lại kết quả giống nhau.

Các Phép Đo Khoảng Cách

Để xác định các láng giềng gần nhất, KNN sử dụng nhiều phép đo khoảng cách khác nhau, rất quan trọng đối với hiệu suất của nó:

• Khoảng Cách Euclid: Là khoảng cách thẳng giữa hai điểm trong không gian đa chiều, thường dùng cho biến liên tục. Đây là phép đo khoảng cách phổ biến nhất cho KNN và đặc biệt hữu ích khi dữ liệu dày đặc và liên tục.
• Khoảng Cách Manhattan: Còn gọi là khoảng cách taxi, tính toán tổng giá trị tuyệt đối của chênh lệch giữa các tọa độ của hai điểm. Hữu ích trong các trường hợp đường đi dạng lưới khi di chuyển bị giới hạn ở các hướng vuông góc.
• Khoảng Cách Minkowski: Là dạng tổng quát của khoảng cách Euclid và Manhattan, được tham số hóa bởi ‘p’. Nếu p=1 thì là khoảng cách Manhattan, nếu p=2 thì là Euclid. Phép đo này linh hoạt tùy thuộc vào giá trị ‘p’ được chọn.
• Khoảng Cách Hamming: Dùng cho dữ liệu phân loại, đếm số lượng bit khác nhau giữa hai vector nhị phân. Đặc biệt hữu ích trong các bài toán phân loại nhị phân nơi các thuộc tính có giá trị nhị phân.

Lựa Chọn Giá Trị ‘k’ Phù Hợp

Tham số ‘k’ trong KNN biểu thị số láng giềng cần xét. Việc chọn ‘k’ phù hợp là rất quan trọng:

• ‘k’ nhỏ có thể dẫn tới quá khớp, mô hình quá nhạy với nhiễu trong dữ liệu huấn luyện, bắt các mẫu ngẫu nhiên không mang tính khái quát.
• ‘k’ lớn có thể gây thiếu khớp, mô hình quá chung chung và bỏ qua các mẫu quan trọng, dẫn đến hiệu suất dự đoán kém.
• Thông thường, ‘k’ được chọn bằng kiểm định chéo và nên là số lẻ để tránh trường hợp hòa phiếu trong bài toán phân loại. Lựa chọn giá trị ‘k’ ảnh hưởng lớn đến độ chính xác và thường được xác định thực nghiệm.

Ưu và Nhược Điểm

Ưu Điểm

• Đơn Giản và Trực Quan: Dễ hiểu và triển khai, phù hợp cho người mới bắt đầu. Sự đơn giản của KNN nằm ở phương pháp so sánh trực tiếp giữa mẫu kiểm tra với các ví dụ đã lưu.
• Không Cần Huấn Luyện: KNN không yêu cầu giai đoạn huấn luyện rõ ràng, dự đoán dựa trên tập dữ liệu đã lưu. Có thể cập nhật mô hình chỉ bằng cách thêm điểm dữ liệu mới vào tập dữ liệu.
• Linh Hoạt: Áp dụng tốt cho cả phân loại và hồi quy, phạm vi ứng dụng rộng trong nhiều lĩnh vực. Ngoài ra còn hữu ích cho các bài toán phân loại đa nhãn.

Nhược Điểm

• Tốn Tài Nguyên Tính Toán: Do cần lưu trữ và so sánh từng điểm dữ liệu mới với toàn bộ tập dữ liệu, KNN có thể chậm và tiêu tốn tài nguyên, nhất là với tập dữ liệu lớn. Độ phức tạp tính toán của KNN là O(n), với n là số mẫu huấn luyện.
• Nhạy Cảm Với Ngoại Lệ: Sự xuất hiện của các ngoại lệ có thể ảnh hưởng lớn tới dự đoán, vì các điểm bất thường này có thể làm lệch kết quả, đặc biệt khi ‘k’ nhỏ.
• Lời Nguyền Chiều Không Gian: Trong không gian nhiều chiều, hiệu suất của thuật toán giảm vì khoảng cách giữa các điểm dữ liệu trở nên kém ý nghĩa. Khi số chiều tăng, thể tích không gian tăng và dữ liệu trở nên thưa thớt, khiến KNN khó tìm láng giềng gần nhất hiệu quả.

Các Ứng Dụng Thực Tiễn

KNN được sử dụng rộng rãi nhờ sự đơn giản và hiệu quả:

• Hệ Thống Gợi Ý: Dùng để gợi ý sản phẩm hoặc nội dung cho người dùng dựa trên sở thích của những người dùng tương tự. KNN giúp xác định người dùng hoặc sản phẩm tương đồng bằng cách đánh giá sự giống nhau của các thuộc tính.
• Nhận Dạng Mẫu: Được dùng trong nhận diện chữ viết tay và các bài toán nhận dạng mẫu khác, nơi KNN phân loại hình ảnh dựa trên sự giống nhau về giá trị pixel.
• Bổ Sung Dữ Liệu Thiếu: Hữu ích trong việc điền giá trị thiếu cho tập dữ liệu bằng cách ước lượng dựa trên các điểm dữ liệu tương tự, đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu.
• Tài Chính và Y Tế: Ứng dụng trong dự đoán thị trường chứng khoán, đánh giá rủi ro, chẩn đoán y tế bằng cách phân tích sự tương đồng trong dữ liệu lịch sử. Trong y tế, KNN có thể dự đoán chẩn đoán bệnh nhân bằng cách so sánh triệu chứng với các ca đã biết.

Triển Khai KNN Bằng Python

KNN có thể được triển khai bằng các thư viện như scikit-learn trong Python. Dưới đây là ví dụ cơ bản về sử dụng KNN cho phân loại:

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

# Tải dữ liệu
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và kiểm tra
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Khởi tạo bộ phân loại KNN với k=3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# Huấn luyện mô hình
knn.fit(X_train, y_train)

# Dự đoán
y_pred = knn.predict(X_test)

# Đánh giá độ chính xác
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

K-Láng Giềng Gần Nhất (KNN) Trong Nghiên Cứu Khoa Học

K-Láng Giềng Gần Nhất (KNN) là một thuật toán cơ bản được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như truy xuất thông tin đa phương tiện, khai phá dữ liệu và học máy, đặc biệt trong bối cảnh các tập dữ liệu lớn.

Một Số Bài Báo Nghiên Cứu Tiêu Biểu:

• “Approximate k-NN Graph Construction: a Generic Online Approach” của Wan-Lei Zhao và cộng sự:
  Trình bày phương pháp hiệu quả cho cả tìm kiếm k-láng giềng gần đúng và xây dựng đồ thị. Bài báo giới thiệu giải pháp động, khả thi cho nhiều quy mô dữ liệu và chiều không gian, hỗ trợ cập nhật trực tuyến mà nhiều phương pháp hiện có không thực hiện được. Đọc thêm.

• “Parallel Nearest Neighbors in Low Dimensions with Batch Updates” của Magdalen Dobson và Guy Blelloch:
  Giới thiệu các thuật toán song song kết hợp kd-tree và Morton ordering thành cấu trúc zd-tree, tối ưu cho dữ liệu có số chiều thấp. Tác giả chứng minh phương pháp nhanh hơn các thuật toán hiện có, đạt tốc độ vượt trội với xử lý song song. Zd-tree hỗ trợ cập nhật động theo lô song song, lần đầu tiên xuất hiện trong cấu trúc dữ liệu k-láng giềng gần nhất. Đọc thêm.

• “Twin Neural Network Improved k-Nearest Neighbor Regression” của Sebastian J. Wetzel:
  Khai thác phương pháp mới cho hồi quy k-láng giềng gần nhất sử dụng mạng nơ-ron đôi. Phương pháp này tập trung dự đoán sự chênh lệch giữa các mục tiêu hồi quy, mang lại hiệu suất vượt trội so với các mạng nơ-ron truyền thống và kỹ thuật hồi quy k-láng giềng gần nhất trên các tập dữ liệu nhỏ và trung bình. Đọc thêm.