Понимание алгоритма KNN: поиск ближайших соседей

Алгоритм К-Ближайших Соседей (KNN) - это фундаментальный, не параметрический и ленивый алгоритм обучения в машинном обучении. Он классифицирует или предсказывает значения для новых точек данных на основе их ближайших соседей в обучающих данных. Основной процесс алгоритма заключается в расчете расстояний между новой точкой данных и всеми точками обучения. Затем он выбирает 'k' ближайших точек, известных как соседи. Для классификации новая точка принимает большинство классов своих соседей. Для регрессии ее предсказанное значение является средним значением ее соседей. Выбор метрики расстояния является ключевым для производительности KNN, с евклидовым, манхэттенским и минковским расстояниями, являющимися общими примерами. KNN имеет широкие применения в системах рекомендаций, распознавании изображений, обнаружении аномалий, финансовом моделировании и медицинской диагностике. Однако он страдает от высокой вычислительной стоимости на больших наборах данных, чувствительности к неинформативным признакам и шуму, а также проклятия размерности. Оптимальное значение 'k' также требует тщательной настройки. Несмотря на эти ограничения, продолжается исследование для улучшения эффективности и масштабируемости KNN. Его простота и интерпретируемость обеспечивают его continuedlevance для образовательных целей и прототипирования, особенно с меньшими наборами данных.