एन्सेम्बल के-नियरेस्ट नेबर्स (Ensemble K-Nearest Neighbors)
एन्सेम्बल के-नियरेस्ट नेबर्स (Ensemble K-Nearest Neighbors) कई केएनएन (KNN) मॉडलों को जोड़ता है — प्रत्येक को k के एक अलग मान, दूरी मीट्रिक, फ़ीचर सबसेट, या डेटा बूटस्ट्रैप के साथ प्रशिक्षित किया जाता है — और उनके भविष्यवाणियों को बहुमत वोट (वर्गीकरण) या औसत (रिग्रेशन) द्वारा एकत्रित करता है। यह दृष्टिकोण किसी एकल केएनएन (KNN) मॉडल में निहित उच्च विचरण (high variance) को कम करता है और सारणीबद्ध डेटा (tabular data) पर अधिक स्थिर, सटीक भविष्यवाणियां उत्पन्न करता है।
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स्रोत
- 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
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble K-Nearest Neighbors (Aggregated KNN). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/ensemble-k-nearest-neighbors
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