के-निकटतम पड़ोसी (K-Nearest Neighbors)
के-निकटतम पड़ोसी (KNN), जिसे 1967 में कवर और हार्ट (Cover and Hart) द्वारा औपचारिक रूप दिया गया था, एक गैर-पैरामीट्रिक, उदाहरण-आधारित विधि है जो प्रशिक्षण डेटा में k सबसे निकटतम उदाहरणों को देखकर एक नए अवलोकन को वर्गीकृत या अनुमानित करती है। वर्गीकरण के लिए यह उन पड़ोसियों के बीच बहुमत वोट लेती है; प्रतिगमन (regression) के लिए यह उनके मानों का औसत निकालती है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- 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 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 1). K-Nearest Neighbors (KNN) Classification and Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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.
- निर्णय वृक्षमशीन अधिगम↔ compare
- लॉजिस्टिक रिग्रेशनअनुसंधान सांख्यिकी↔ compare
- Naive Bayesमशीन अधिगम↔ compare
- रैंडम फ़ॉरेस्टमशीन अधिगम↔ compare
- सपोर्ट वेक्टर मशीन (वर्गीकरण)मशीन अधिगम↔ compare