Що таке алгоритм K *?

Алгоритм k-найближчих сусідів (KNN). непараметричний класифікатор із контрольованим навчанням, який використовує близькість для класифікації або прогнозування щодо групування окремої точки даних. Це один із популярних і найпростіших класифікаторів і класифікаторів регресії, які використовуються сьогодні в машинному навчанні.

Алгоритм K-star використовує ентропійну міру, засновану на ймовірності перетворення екземпляра в інший шляхом випадкового вибору між усіма можливими перетвореннями. Використання ентропії як оцінки відстані має багато користі. Послідовність підходу в реальних, символічних, відсутніх значеннях атрибутів робить його важливим.

K-means — це найшвидший алгоритм неконтрольованого машинного навчання, який розбиває точки даних на групи, навіть коли доступно дуже мало інформації. Завдяки високій швидкості кластеризація K-means є хорошим вибором для великих наборів даних. Простий і гнучкий, це також оптимальний алгоритм для початку роботи з кластеризацією.

K-найближчий сусід K-найближчий сусід визначення Як алгоритм класифікації, kNN призначає нову точку даних для більшості набору в своїх сусідах. Як алгоритм регресії kNN робить прогноз на основі середнього значень, найближчих до точки запиту.');})();(function(){window.jsl.dh('U47sZqDdMZuV5OMPtIjR-Ak__48','

KNN працює, знаходячи відстані між запитом і всіма прикладами в даних, вибираючи вказану кількість прикладів (K), найближчих до запиту, потім голосуючи за найчастішу мітку (у випадку класифікації) або усереднюючи мітки (у випадок регресії).