Machine learning

K-Nearest Neighbors

K-Nearest Neighbors (KNN), formalizované Coverom a Hartom v roku 1967, je neparametrická, inštančne založená metóda, ktorá klasifikuje alebo predikuje novú pozorovanú hodnotu na základe k najbližších príkladov v tréningových dátach. Pre klasifikáciu používa väčšinové hlasovanie medzi susedmi; pre regresiu priemeruje ich hodnoty.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. 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

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 1). K-Nearest Neighbors (KNN) Classification and Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.

Compare side by side

Odkazujú sem

ScholarGateK-Nearest Neighbors (K-Nearest Neighbors (KNN) Classification and Regression). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/machine-learning/knn · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026