В чем заключается принцип работы метода k-ближайших соседей в задачах категоризации данных?

Принцип работы метода K-ближайших соседей (KNN) в задачах категоризации данных заключается в том, что новый объект относится к тому классу, который наиболее распространён среди его ближайших соседей в обучающем наборе данных. sky.pro infostart.ru

Алгоритм работает по принципу «большинство голосов». sky.pro Для классификации нового объекта он находит K объектов в обучающем наборе данных, которые находятся ближе всего к новому объекту. sky.pro Затем новый объект классифицируется в тот класс, который является наиболее распространённым среди этих K соседей. sky.pro

Основные шаги работы KNN: sky.pro

1. Выбор параметра K. sky.pro Определяется количество ближайших соседей, которые будут использоваться для классификации. sky.pro Значение K может существенно влиять на производительность алгоритма. sky.pro
2. Расчёт расстояний. sky.pro Вычисляются расстояния между новым объектом и всеми объектами в обучающем наборе данных. sky.pro
3. Сортировка соседей. sky.pro Все объекты обучающего набора данных сортируются по возрастанию расстояния до нового объекта. sky.pro Это позволяет легко выбрать ближайших соседей. sky.pro
4. Выбор K ближайших соседей. sky.pro Выбираются K объектов, которые находятся ближе всего к новому объекту. sky.pro Эти объекты будут использоваться для определения класса нового объекта. sky.pro
5. Классификация. sky.pro Определяется класс нового объекта на основе большинства голосов среди K ближайших соседей. sky.pro Класс, который встречается чаще всего среди ближайших соседей, будет присвоен новому объекту. sky.pro