Algoritmus k-nejbližších sousedů

Příklad k-NN klasifikace. Vstupní vektor (zelený bod) bude klasifikován jako červený trojúhelník pro k=3, pro k=5 bude klasifikován jako modrý čtverec.

Algoritmus k-nejbližších sousedů (neboli k-NN) je algoritmus strojového učení pro rozpoznávání vzorů.

Jde o metodu pro učení s učitelem, kdy se klasifikují prvky reprezentované vícedimenzionálními vektory do dvou nebo více tříd. Ve fázi učení se předzpracuje trénovací množina tak, aby všechny příznaky měly střední hodnotu 0 a rozptyl 1 - toto umístí každý prvek trénovací množiny do některého místa v N-rozměrném prostoru. Ve fázi klasifikace umístím dotazovaný prvek do téhož prostoru a najdu k nejbližších sousedů. Objekt je pak klasifikován do té třídy, kam patří většina z těchto nejbližších sousedů.

Pokud je k=1, jde o speciální zjednodušený případ, metodu nejbližšího souseda.

Pro hledání nejbližšího souseda v množině lze použít různé metriky. Nejobvyklejší je euklidovská metrika nebo Hammingova metrika.

Reference

http://kti.mff.cuni.cz/~marta/sliInstance.pdf - Učení založené na instancích

Pahýl

Tento článek je příliš stručný nebo postrádá důležité informace.
Pomozte Wikipedii tím, že jej vhodně rozšíříte. Nevkládejte však bez oprávnění cizí texty.