Metoda K-nejbližších sousedů
Metoda K-nejbližších sousedů (KNN), formalizovaná Coverem a Hartem v roce 1967, je neparametrická metoda založená na instancích, která klasifikuje nebo predikuje nové pozorování na základě k nejbližších příkladů v trénovacích datech. Pro klasifikaci využívá většinové hlasování mezi těmito sousedy; pro regresi průměruje jejich hodnoty.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Cover, T.M. & Hart, P.E. (1967). Nearest Neighbor Pattern Classification. IEEE Transactions on Information Theory, 13(1), 21–27. DOI: 10.1109/TIT.1967.1053964 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). K-Nearest Neighbors (KNN) Classification and Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/machine-learning/knn
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.
- Rozhodovací stromStrojové učení↔ compare
- Logistická regreseStatistika ve výzkumu↔ compare
- Naive BayesStrojové učení↔ compare
- Random ForestStrojové učení↔ compare
- Stroj s podpůrnými vektory (klasifikace)Strojové učení↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →