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オンラインK最近傍法
オンラインK最近傍法（Online KNN）は、古典的なKNNアルゴリズムを、観測値が逐次的に到着し、モデルが完全な再学習なしで段階的に更新されなければならないデータストリーム設定に適応させたものです。すべての過去のインスタンスを保存する代わりに、境界付きのスライディングウィンドウまたは適応型メモリを維持し、最も新しく最も代表的な例を使用して、近接性によって各到着ポイントを分類または予測します。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Online K-Nearest Neighbors (Incremental KNN for Data Streams). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/online-k-nearest-neighbors
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