K-Nearest Neighbors Online
Il K-Nearest Neighbors Online (Online KNN) adatta il classico algoritmo KNN a un contesto di flusso di dati (data stream) in cui le osservazioni arrivano sequenzialmente e il modello deve aggiornarsi in modo incrementale senza un retraining completo. Invece di memorizzare tutte le istanze storiche, mantiene una finestra scorrevole (sliding window) delimitata o una memoria adattiva, utilizzando gli esempi più recenti e più rappresentativi per classificare o prevedere ogni punto in arrivo per prossimità.
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Fonti
- 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 ↗
- Gama, J. (2010). Knowledge Discovery from Data Streams. CRC Press / Chapman & Hall. ISBN: 978-1-4398-2611-9
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online K-Nearest Neighbors (Incremental KNN for Data Streams). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-k-nearest-neighbors
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