K-Nearest Neighbors
K-Nearest Neighbors (KNN), formalizovan metodom koji su predložili Cover i Hart 1967. godine, jeste neparametrijska, instancno-bazirana metoda koja klasifikuje ili predviđa novu opservaciju pregledom k najbližih primera u podacima za obuku. Za klasifikaciju koristi većinsko glasanje među tim susedima; za regresiju prosečne vrednosti tih suseda.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 1). K-Nearest Neighbors (KNN) Classification and Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Дрво одлучивањаMašinsko učenje↔ compare
- Logistička regresijaIstraživačka statistika↔ compare
- Naivni BejzMašinsko učenje↔ compare
- Slučajna šumaMašinsko učenje↔ compare
- Support Vector Machine (Klasifikacija)Mašinsko učenje↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →