جيران K الأقرب عبر الإنترنت
يقوم خوارزمية جيران K الأقرب عبر الإنترنت (Online KNN) بتكييف خوارزمية KNN الكلاسيكية مع بيئة تدفق البيانات حيث تصل الملاحظات بشكل تسلسلي ويجب على النموذج التحديث بشكل تدريجي دون إعادة تدريب كاملة. بدلاً من تخزين جميع الأمثلة التاريخية، تحتفظ بذاكرة محدودة منزلقة أو ذاكرة تكيفية، باستخدام أحدث الأمثلة وأكثرها تمثيلاً لتصنيف أو التنبؤ بكل نقطة واردة حسب القرب.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Losing, V., Hammer, B., & Wersing, H. (2016). KNN Classifier with Self Adjusting Memory for Heterogeneous Concept Drift. In Proceedings of the IEEE 16th International Conference on Data Mining (ICDM), pp. 291–300. IEEE. DOI: 10.1109/ICDM.2016.0040 ↗
- Gama, J. (2010). Knowledge Discovery from Data Streams. CRC Press / Chapman & Hall. ISBN: 978-1-4398-2611-9
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Online K-Nearest Neighbors (Incremental KNN for Data Streams). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/online-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.
- شجرة القرار الفوريةتعلم الآلة↔ compare
- التعلم عبر الإنترنتتعلم الآلة↔ compare
- نايف بايز عبر الإنترنتتعلم الآلة↔ compare
- الغابة العشوائية المتصلة بالإنترنتتعلم الآلة↔ compare
- الجيران الأقرباء شبه المُشرف عليهم (Semi-supervised K-Nearest Neighbors)تعلم الآلة↔ compare