Ensemble K-Nearest Neighbors (Ensemble-K-nächste-Nachbarn)
Ensemble K-Nearest Neighbors kombiniert mehrere KNN-Modelle – jedes trainiert mit einem anderen Wert für k, Distanzmetrik, Merkmalsuntermenge oder Daten-Bootstrap – und aggregiert deren Vorhersagen mittels Mehrheitsentscheid (Klassifikation) oder Mittelwertbildung (Regression). Der Ansatz reduziert die hohe Varianz, die jedem einzelnen KNN-Modell innewohnt, und liefert stabilere, genauere Vorhersagen für tabellarische Daten.
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Quellen
- 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 ↗
- Zhou, Z.-H. (2012). Ensemble Methods: Foundations and Algorithms. Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-1-4398-3003-1
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble K-Nearest Neighbors (Aggregated KNN). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/ensemble-k-nearest-neighbors
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