K-Najbližih Susjeda
K-Najbližih Susjeda (KNN), formaliziran od strane Covera i Harta 1967., je neparametarska, instancno-bazirana metoda koja klasificira ili predviđa novu opservaciju pregledavajući k najbližih primjera u podacima za treniranje. Za klasifikaciju koristi većinsko glasovanje među tim susjedima; za regresiju prosječi njihove vrijednosti.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). K-Nearest Neighbors (KNN) Classification and Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Stablo odlučivanjaStrojno učenje↔ compare
- Logistička regresijaIstraživačka statistika↔ compare
- Naive BayesStrojno učenje↔ compare
- Slučajna šumaStrojno učenje↔ compare
- Stroj potpornih vektora (klasifikacija)Strojno učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →