Verständnis des KNN-Algorithmus: Finden Sie Ihre nächsten Nachbarn

K-Nextst-Nachbarn (KNN) ist ein fundamentaler, nicht-parametrischer und lazy-Learning-Algorithmus im Machine Learning. Er klassifiziert oder prognostiziert Werte für neue Datenpunkte basierend auf ihren nächsten Nachbarn in den Trainingsdaten. Der Kernprozess des Algorithmus umfasst die Berechnung von Distanzen zwischen einem neuen Datenpunkt und allen Trainingspunkten. Dann wählt er die 'k' nächstgelegenen Datenpunkte aus, die als Nachbarn bekannt sind. Bei der Klassifizierung übernimmt der neue Punkt die Mehrheitsklasse seiner Nachbarn. Bei der Regression ist sein vorhergesagter Wert der Durchschnittswert seiner Nachbarn. Entscheidend für die Leistung von KNN ist die Wahl der Distanzmetrik, wobei die euklidische, Manhattan- und Minkowski-Distanzen häufige Beispiele sind. KNN hat vielfältige Anwendungen in Empfehlungssystemen, Bilderkennung, Anomalieerkennung, Finanzmodellierung und medizinischer Diagnose. Es leidet jedoch unter hohen Rechenkosten bei großen Datenmengen, Empfindlichkeit gegenüber irrelevanten Merkmalen und Rauschen sowie dem Fluch der Dimensionalität. Der optimale Wert von 'k' erfordert auch sorgfältiges Feintuning. Trotz dieser Einschränkungen zielt laufende Forschung darauf ab, die Effizienz und Skalierbarkeit von KNN zu verbessern. Seine Einfachheit und Interpretierbarkeit sichern seine weitere Relevanz für Bildungszwecke und Prototyping, insbesondere bei kleineren Datenmengen.