Ang Knn ba ay isang algorithm ng pag-uuri?

2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54

KNN algorithm ay isa sa pinakasimpleng algorithm ng pag-uuri at isa ito sa pinaka ginagamit na pag-aaral mga algorithm . KNN ay isang hindi parametric, tamad na pag-aaral algorithm . Ang layunin nito ay gumamit ng isang database kung saan ang mga punto ng data ay pinaghihiwalay sa ilang mga klase upang mahulaan ang pag-uuri ng isang bagong sample point.

Bukod, ang Knn ba ay isang clustering algorithm?

Sa machine learning, madalas nalilito ang mga tao k-ibig sabihin ( k-nangangahulugan ng clustering ) at KNN (k-Pinakalapit na Kapitbahay). K-ibig sabihin ay isang unsupervised learning algorithm ginagamit para sa clustering problema samantalang KNN ay isang pinangangasiwaang pag-aaral algorithm ginagamit para sa problema sa pag-uuri at pagbabalik.

Higit pa rito, pinangangasiwaan ba o hindi pinangangasiwaan ang KNN algorithm? KNN kumakatawan sa a pinangangasiwaan pag-uuri algorithm na magbibigay ng mga bagong data point nang naaayon sa k number o ang pinakamalapit na data point, habang ang k-means clustering ay isang hindi pinangangasiwaan clustering algorithm na nangangalap at nagpapangkat ng data sa k bilang ng mga kumpol.

Tanong din, pwede bang gamitin ang Knn para sa multi class classification?

Ang k-pinakamalapit na kapitbahay algorithm ( KNN ) ay isang intuitive ngunit epektibong paraan ng pag-aaral ng makina para sa paglutas ng kumbensyonal pag-uuri mga problema. Sa papel na ito, nagmumungkahi kami ng isa pang uri ng KNN -based learning algorithm para sa marami - pag-uuri ng label.

Ang K ay nangangahulugan ng clustering na pinangangasiwaan?

K - ibig sabihin ay isang clustering algorithm na sumusubok na hatiin ang isang hanay ng mga puntos sa K set ( mga kumpol ) na ang mga puntos sa bawat isa kumpol may posibilidad na maging malapit sa isa't isa. Ito ay pinangangasiwaan dahil sinusubukan mong uriin ang isang punto batay sa kilalang pag-uuri ng iba pang mga punto.