K-Najbliższych Sąsiadów
K-Najbliższych Sąsiadów (KNN), sformalizowana przez Covera i Harta w 1967 roku, jest nieparametryczną metodą opartą na instancjach, która klasyfikuje lub przewiduje nową obserwację, analizując k najbliższych przykładów w danych treningowych. W przypadku klasyfikacji stosuje głosowanie większościowe wśród tych sąsiadów; w przypadku regresji uśrednia ich wartości.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 1). K-Nearest Neighbors (KNN) Classification and Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Drzewo decyzyjneUczenie maszynowe↔ compare
- Regresja logistycznaStatystyka w badaniach↔ compare
- Naiwny Klasyfikator BayesowskiUczenie maszynowe↔ compare
- Random ForestUczenie maszynowe↔ compare
- Maszyna wektorów nośnych (klasyfikacja)Uczenie maszynowe↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →