В чём заключается основной принцип работы метода k-ближайших соседей?

Основной принцип работы метода K-ближайших соседей (KNN) заключается в том, что объект, скорее всего, принадлежит к тому классу, к которому относится большинство его ближайших соседей. sky.pro

Алгоритм работает на основе предположения, что точки данных, которые существуют в непосредственной близости друг от друга, очень похожи, а если точка данных находится далеко от другой группы, она не похожа на эти точки данных. www.unite.ai

Процесс предсказания включает в себя несколько этапов: www.ultralytics.com

1. Выбор K. www.ultralytics.com Пользователь определяет количество соседей, обозначаемое как «K». www.ultralytics.com
2. Вычисление расстояний. www.ultralytics.com Когда вводится новая точка запроса, алгоритм вычисляет расстояние между этой точкой и каждым примером в хранящемся наборе данных. www.ultralytics.com
3. Определение соседей. www.ultralytics.com Алгоритм сортирует расстояния и выбирает «K» лучших записей с наименьшими значениями. www.ultralytics.com
4. Классификация. www.ultralytics.com Алгоритм присваивает метку класса, которая наиболее часто встречается среди «K» соседей (голосование по большинству голосов). www.ultralytics.com
5. Регрессия. www.ultralytics.com Предсказание вычисляется как среднее значение целевых значений «K» соседей. www.ultralytics.com