K निकटतम पड़ोसी क्या है?

2024 लेखक: Fiona Howard | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2024-01-10 06:37

आँकड़ों में, k-निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथ्म एक गैर-पैरामीट्रिक वर्गीकरण पद्धति है जिसे पहली बार 1951 में एवलिन फिक्स और जोसेफ हॉजेस द्वारा विकसित किया गया था, और बाद में थॉमस कवर द्वारा विस्तारित किया गया। इसका उपयोग वर्गीकरण और प्रतिगमन के लिए किया जाता है। दोनों ही मामलों में, इनपुट में डेटा सेट में k निकटतम प्रशिक्षण उदाहरण होते हैं।

K निकटतम पड़ोसी कैसे काम करता है?

KNN डेटा में एक क्वेरी और सभी उदाहरणों के बीच की दूरी का पता लगाकर काम करता है, निर्दिष्ट संख्या उदाहरण (K) को क्वेरी के सबसे करीब चुनता है, फिर सबसे ज्यादा वोट करता है बारंबार लेबल (वर्गीकरण के मामले में) या औसत लेबल (प्रतिगमन के मामले में)।

K निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथम का क्या अर्थ है?

K निकटतम पड़ोसी एक साधारण एल्गोरिथम है जो सभी उपलब्ध मामलों को संग्रहीत करता है और समानता माप के आधार पर नए डेटा या मामले को वर्गीकृत करता है। इसका उपयोग ज्यादातर डेटा बिंदु को वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है, इस आधार पर कि उसके पड़ोसियों को कैसे वर्गीकृत किया जाता है।

K निकटतम पड़ोसी मशीन लर्निंग क्या है?

K-निकटतम पड़ोसी पर्यवेक्षित शिक्षण तकनीक पर आधारित सबसे सरल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम में से एक है K-NN एल्गोरिथम नए मामले/डेटा और उपलब्ध मामलों के बीच समानता को मानता है और डाल देता है श्रेणी में नया मामला जो उपलब्ध श्रेणियों के समान है।

K के निकटतम पड़ोसी का क्या लाभ है?

यह प्रशिक्षण डेटासेट को संग्रहीत करता है और वास्तविक समय की भविष्यवाणी करते समय ही इससे सीखता है। यह KNN एल्गोरिथम को अन्य एल्गोरिदम की तुलना में बहुत तेज़ बनाता है जिन्हें प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है उदा। एसवीएम, लीनियर रिग्रेशन आदि।