U statistici, algoritam k-najbližih susjeda je metoda neparametarske klasifikacije koju su prvi razvili Evelyn Fix i Joseph Hodges 1951. godine, a kasnije je proširio Thomas Cover. Koristi se za klasifikaciju i regresiju. U oba slučaja, ulaz se sastoji od k najbližih primjera obuke u skupu podataka.
Kako radi najbliži susjed K?
KNN radi tako što pronalaže udaljenost između upita i svih primjera u podacima, odabire određeni broj primjera (K) najbližih upitu, a zatim glasa za najviše česta oznaka (u slučaju klasifikacije) ili prosječna oznaka (u slučaju regresije).
Šta znači algoritam K najbližeg susjeda?
K Najbliži susjed je jednostavan algoritam koji pohranjuje sve dostupne slučajeve i klasifikuje nove podatke ili slučaj na osnovu mjere sličnosti. Uglavnom se koristi za klasifikaciju tačke podataka na osnovu toga kako su njeni susjedi klasifikovani.
Šta je mašinsko učenje K najbližeg susjeda?
K-Nearest Neighbor je jedan od najjednostavnijih algoritama mašinskog učenja zasnovanog na tehnici nadgledanog učenja K-NN algoritam pretpostavlja sličnost između novog slučaja/podataka i dostupnih slučajeva i stavlja novi slučaj u kategoriju koja je najsličnija dostupnim kategorijama.
Koja je prednost K najbližeg susjeda?
On pohranjuje skup podataka treninga i uči iz njega samo u vrijeme predviđanja u realnom vremenu. Ovo čini KNN algoritam mnogo bržim od drugih algoritama koji zahtijevaju obuku, npr. SVM, linearna regresija itd.
