არის Knn კლასიფიკაციის ალგორითმი?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

KNN ალგორითმი არის ერთ-ერთი უმარტივესი კლასიფიკაციის ალგორითმი და ეს არის ერთ-ერთი ყველაზე ხშირად გამოყენებული სწავლება ალგორითმები . KNN არის არაპარამეტრული, ზარმაცი სწავლა ალგორითმი . მისი მიზანია გამოიყენოს მონაცემთა ბაზა, რომელშიც მონაცემთა წერტილები იყოფა რამდენიმე კლასად, რათა წინასწარ განსაზღვროს კლასიფიკაცია ახალი ნიმუშის წერტილიდან.

გარდა ამისა, Knn არის კლასტერული ალგორითმი?

მანქანათმცოდნეობაში ადამიანები ხშირად იბნევიან კ- ნიშნავს ( კ- ნიშნავს დაჯგუფებას ) და KNN (კ-უახლოესი მეზობლები). კ- ნიშნავს არის უკონტროლო სწავლა ალგორითმი გამოიყენება კლასტერირება პრობლემა ხოლო KNN არის ზედამხედველობითი სწავლება ალგორითმი გამოიყენება კლასიფიკაციისა და რეგრესიის პრობლემისთვის.

გარდა ამისა, არის KNN ალგორითმი ზედამხედველობის ქვეშ თუ არაზედამხედველობის ქვეშ? KNN წარმოადგენს ა მეთვალყურეობდა კლასიფიკაცია ალგორითმი რომელიც მისცემს ახალ მონაცემებს k რიცხვის შესაბამისად ან უახლოეს მონაცემთა წერტილებს, ხოლო k-საშუალებების კლასტერირება არის ზედამხედველობის გარეშე კლასტერირება ალგორითმი რომელიც აგროვებს და აჯგუფებს მონაცემებს k რაოდენობის კლასტერებში.

ასევე იკითხება, შეიძლება თუ არა Knn-ის გამოყენება მრავალკლასიანი კლასიფიკაციისთვის?

The კ-უახლოესი მეზობელი ალგორითმი ( KNN ) არის ინტუიციური, მაგრამ ეფექტური მანქანათმცოდნეობის მეთოდი ჩვეულებრივი გადაჭრისთვის კლასიფიკაცია პრობლემები. ამ სტატიაში ჩვენ შემოგთავაზებთ სხვა სახის KNN -დაფუძნებული სწავლის ალგორითმი ამისთვის მრავალ - ეტიკეტების კლასიფიკაცია.

არის თუ არა K ნიშნავს კლასტერიზაციას ზედამხედველობის ქვეშ?

კ - ნიშნავს არის კლასტერირება ალგორითმი, რომელიც ცდილობს ქულების ნაკრების დაყოფას კ კომპლექტი ( მტევანი ) ისეთი, რომ ქულები თითოეულში კასეტური მიდრეკილნი არიან ერთმანეთთან ახლოს იყვნენ. Ეს არის მეთვალყურეობდა რადგან თქვენ ცდილობთ წერტილის კლასიფიკაციას სხვა წერტილების ცნობილი კლასიფიკაციის საფუძველზე.