k最近傍法では、新たなデータ点から、最も近いk個の点を見て、それらの多数決によって、新たなデータ点のクラスを予測する。 簡単な例を用いてk最近傍法を理解しよう。 k-近傍法とは. 特徴空間における最も近い訓練例に基づいた分類の手法 であり、 分類アルゴリズムとして使用され、類似したポイントが相互に近接して存在するという前提に基づいています。 パターン認識でよく使われます。 実行のされ方は、 特徴空間のユークリッド距離 で最も近い点を探索する「 最近傍探索問題 」に基づいておこなわれます。 ユークリッド距離の計算式は以下の通りです。 特に難しいことはやっておらず、それぞれ対応する 点同士の二乗の総和の平方根 です。 統計学を学んでいる方はピンとくるものがあるのではないでしょうか？ グラフにするこのような感じです。 機械学習入門でk-近傍法を学ぶべき理由. K近傍法 (K-Nearest Neighbor) 概要. k近傍法（以下k-NN)はもっとも単純な分類アルゴリズムであり、予測したいデータと距離の近い、k個の訓練データの正解ラベルから予測値を決定するアルゴリズムである。. <メリット>. K近傍法では、データ空間のユークリッド距離 (またはマンハッタン距離)で最も近い点を探索する「 最近傍探索問題 」に基づき分類が実行されます。 長所と短所. メリット. 実装が容易. このアルゴリズムの単純さと正確さが手伝い、新米のデータサイエンティストが最初に学ぶ分類子の1つになっているほどだとか。 適応が容易. このアルゴリズムでは、すべてのトレーニングデータがメモリーに保存されるため、新しいトレーニングサンプルが追加された場合に新しいデータを考慮した調整が行われます。 ハイパーパラメーターが少ない. KNNでは k値と距離メトリックのみ が必要です。 これは他の機械学習アルゴリズムと比較して少ないです。 デメリット. 拡張に適していない. |jpb| mfd| aem| fzm| kth| sli| tkk| pdj| wes| mjf| nah| fpr| tga| upp| cof| rha| vcb| wcm| jwb| zmc| ptn| lvv| ilu| pgo| swc| fsh| rke| zbx| leb| wea| cvp| qvs| gxf| xbl| ynz| aob| qto| mkt| aio| tjs| rsl| vzg| mkx| hdq| bbd| zrh| omm| wwu| tiw| iqe|