K-Vizinhos Mais Próximos Online
O K-Vizinhos Mais Próximos Online (Online KNN) adapta o algoritmo clássico KNN a um cenário de fluxo de dados onde as observações chegam sequencialmente e o modelo deve atualizar-se incrementalmente sem retreinamento completo. Em vez de armazenar todas as instâncias históricas, ele mantém uma janela deslizante limitada ou memória adaptativa, usando os exemplos mais recentes e representativos para classificar ou prever cada ponto de entrada por proximidade.
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Fontes
- 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
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Online K-Nearest Neighbors (Incremental KNN for Data Streams). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/online-k-nearest-neighbors
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