Anwendung häufig verwendeter Entfernungsmessmethoden im K-Nearest-Neighbor-Algorithmus

Der k-Nearest-Neighbor-Algorithmus ist ein instanzbasierter oder speicherbasierter Algorithmus für maschinelles Lernen zur Klassifizierung und Erkennung. Sein Prinzip besteht darin, zu klassifizieren, indem die Daten des nächsten Nachbarn eines bestimmten Abfragepunkts ermittelt werden. Da der Algorithmus stark auf gespeicherten Trainingsdaten basiert, kann er als nichtparametrische Lernmethode betrachtet werden. Der

k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus eignet sich zur Behandlung von Klassifizierungs- oder Regressionsproblemen. Bei Klassifizierungsproblemen arbeitet es mit diskreten Werten, während es bei Regressionsproblemen mit kontinuierlichen Werten arbeitet. Vor der Klassifizierung muss die Entfernung definiert werden, und es gibt viele Möglichkeiten für gängige Entfernungsmaße.

Euklidischer Abstand

Dies ist ein häufig verwendetes Abstandsmaß und funktioniert für Vektoren mit reellen Werten. Die Formel misst den Luftlinienabstand zwischen einem Abfragepunkt und einem anderen Punkt.

Euklidische Distanzformel

Manhattan-Distanz

Dies ist auch ein beliebtes Distanzmaß, das den absoluten Wert zwischen zwei Punkten misst.

Manhattan-Distanzformel

Minkowski-Distanz

Dieses Distanzmaß ist eine verallgemeinerte Form der euklidischen und Manhattan-Distanzmaße.

Minkowski-Distanzformel

Hamming-Distanz

Diese Technik wird oft mit booleschen oder String-Vektoren verwendet, um Punkte zu identifizieren, bei denen die Vektoren nicht übereinstimmen. Daher wird es auch Überlappungsmaß genannt.

Hamming-Abstandsformel

Bestimmen Sie die Bedeutung des Abstands des k-nächsten Nachbarn-Algorithmus

Um zu bestimmen, welche Datenpunkte einem bestimmten Abfragepunkt am nächsten liegen, muss der Abstand zwischen dem Abfragepunkt und anderen Datenpunkten berechnet werden. Diese Distanzmaße helfen bei der Bildung von Entscheidungsgrenzen, die Abfragepunkte in verschiedene Regionen unterteilen.

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