Algorytm K-najbliższych sąsiadów (KNN) w Uczeniu Maszynowym

Algorytm K-najbliższych sąsiadów (K-nearest neighbors, KNN) to prosty i popularny algorytm w uczeniu maszynowym, który może być używany zarówno do zadań klasyfikacji, jak i regresji. KNN opiera się na idei, że obiekty należące do tej samej klasy lub mające podobne wartości cech są ze sobą "blisko" w przestrzeni cech.

Jak działa KNN?

Algorytm KNN działa w następujący sposób:

1. Wybiera się liczbę sąsiadów (parametr K).
2. Oblicza się odległość między nowym obiektem a wszystkimi obiektami w zbiorze treningowym.
3. Wybiera się K najbliższych sąsiadów do nowego obiektu na podstawie obliczonych odległości.
4. W przypadku klasyfikacji, KNN dokonuje głosowania, aby przewidzieć klasę nowego obiektu na podstawie klas jego najbliższych sąsiadów.
5. W przypadku regresji, KNN oblicza średnią lub medianę wartości docelowych K najbliższych sąsiadów jako prognozę dla nowego obiektu.

Zastosowania

Algorytm KNN jest stosowany w wielu dziedzinach, w tym:

• Klasyfikacja obrazów: Do rozpoznawania obiektów na podstawie cech obrazów.
• Filtry kolaboratywne: W rekomendacjach, aby znaleźć podobnych użytkowników lub przedmioty.
• Rozpoznawanie mowy: W analizie mowy do klasyfikacji dźwięków i mówcy.
• Przewidywanie cen: W finansach do przewidywania cen akcji lub nieruchomości na podstawie podobnych przypadków.