Machine learningMachine learning

مجموعات الجيران الأقرب (K-Nearest Neighbors)

تجمع مجموعات الجيران الأقرب (Ensemble K-Nearest Neighbors) بين نماذج KNN متعددة - كل منها مدرب بقيمة مختلفة لـ k، أو مقياس مسافة، أو مجموعة فرعية من الميزات، أو عينة عشوائية من البيانات - وتجمع تنبؤاتها عن طريق التصويت بالأغلبية (للتصنيف) أو المتوسط (للانحدار). يقلل هذا النهج من التباين العالي المتأصل في أي نموذج KNN فردي وينتج تنبؤات أكثر استقرارًا ودقة على البيانات الجدولية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

المصادر

  1. Domeniconi, C., & Yan, B. (2004). Nearest neighbor ensemble. In Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Vol. 1, pp. 228–231. IEEE. DOI: 10.1109/ICPR.2004.1334065
  2. Zhou, Z.-H. (2012). Ensemble Methods: Foundations and Algorithms. Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1-4398-3003-1

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble K-Nearest Neighbors (Aggregated KNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/ensemble-k-nearest-neighbors

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateEnsemble K-nearest neighbors (Ensemble K-Nearest Neighbors (Aggregated KNN)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/machine-learning/ensemble-k-nearest-neighbors · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026