Machine learningMachine learning

K-Nearest Neighbors מקוון

K-Nearest Neighbors מקוון (Online KNN) מתאים את אלגוריתם ה-KNN הקלאסי לסביבת זרם נתונים (data stream) שבה תצפיות מגיעות באופן סדרתי והמודל חייב להתעדכן באופן מצטבר ללא אימון מחדש מלא. במקום לאחסן את כל הדוגמאות ההיסטוריות, הוא שומר חלון הזזה מוגבל או זיכרון אדפטיבי, תוך שימוש בדוגמאות האחרונות והייצוגיות ביותר כדי לסווג או לחזות נקודה נכנסת על פי קרבתה.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

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

מקורות

  1. 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
  2. Gama, J. (2010). Knowledge Discovery from Data Streams. CRC Press / Chapman & Hall. ISBN: 978-1-4398-2611-9

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Online K-Nearest Neighbors (Incremental KNN for Data Streams). ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side
ScholarGateOnline K-nearest neighbors (Online K-Nearest Neighbors (Incremental KNN for Data Streams)). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/machine-learning/online-k-nearest-neighbors · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026