Qual é o k vizinho mais próximo?

2024 Autor: Fiona Howard | [email protected]. Última modificação: 2024-01-10 06:42

Em estatística, o algoritmo de k-vizinhos mais próximos é um método de classificação não paramétrica desenvolvido pela primeira vez por Evelyn Fix e Joseph Hodges em 1951, e posteriormente expandido por Thomas Cover. É usado para classificação e regressão. Em ambos os casos, a entrada consiste nos k exemplos de treinamento mais próximos em um conjunto de dados.

Como funciona K vizinho mais próximo?

KNN funciona encontrando as distâncias entre uma consulta e todos os exemplos nos dados, selecionando os exemplos numéricos especificados (K) mais próximos da consulta e votando no mais rótulo frequente (no caso de classificação) ou calcula a média dos rótulos (no caso de regressão).

O que significa algoritmo K do vizinho mais próximo?

K Nearest Neighbor é um algoritmo simples que armazena todos os casos disponíveis e classifica os novos dados ou casos com base em uma medida de similaridade. É usado principalmente para classificar um ponto de dados com base em como seus vizinhos são classificados.

O que é aprendizado de máquina K Nearest Neighbor?

K-Nearest Neighbor é um dos algoritmos de Aprendizado de Máquina mais simples baseado na técnica de Aprendizado Supervisionado O algoritmo K-NN assume a semelhança entre o novo caso/dados e os casos disponíveis e coloca o novo caso na categoria mais semelhante às categorias disponíveis.

Qual é a vantagem do K vizinho mais próximo?

Ele armazena o conjunto de dados de treinamento e aprende com ele apenas no momento de fazer previsões em tempo real. Isso torna o algoritmo KNN muito mais rápido do que outros algoritmos que exigem treinamento, por exemplo. SVM, Regressão Linear etc.