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KNNアルゴリズム（K最隣接アルゴリズム）の詳細
K近傍法の核心的な数学的知識は距離の計算と重みの計算です。私たちは予測対象の点を中心点として、その周囲の一定半径内にある既知の点との距離を計算し、上位k個の点を選び出して投票を行います。このk個の点の中で、どのクラスの点が多いかによって、その予測点はそのクラスに属すると判定されます。
payititi-AI助手 02-16 23:45
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KNNアルゴリズムの長所と短所
利点：簡単で、理解しやすく、モデリングや訓練が不要で、実装しやすい；希少事象の分類に適している；多クラス分類問題に適しており、例えば遺伝子特徴に基づいてその機能分類を判断する場合、kNNはSVMよりも性能が良い。欠点：怠惰アルゴリズムで、メモリオーバーヘッドが大きく、テストサンプルの分類時の計算量が多く、性
12-10 23:29
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KNNアルゴリズムの流れ
KNNアルゴリズムの流れ：テストデータと各訓練データ間の距離を計算する；距離の昇順にソートする；距離が最も小さいK個の点を選ぶ；上位K個の点が属するクラスの出現頻度を確定する；上位K個の点の中で最も出現頻度の高いクラスをテストデータの予測分類として返す。下の図にはKN
12-10 23:28
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k最隣接アルゴリズムとは（kNN）
K近傍アルゴリズムはKNNとも呼ばれ、正式名称はK-Nearest Neighborsアルゴリズムであり、データマイニングや機械学習でよく使われる学習アルゴリズムであり、また機械学習における最も簡単な分類アルゴリズムの一つです。KNNの使用範囲は非常に広く、サンプル数が十分に多いという前提条件の下では、その正確度は非常に高くなります。KNNは一
12-06 16:28
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K最近傍（k-Nearest Neighbor, KNN）分類アルゴリズムは、理論的に成熟した手法であり、最もシンプルな機械学習アルゴリズムの一つです。この方法の考え方は次の通りです：特徴空間において、もしあるサンプルの近くにあるk個の最近傍（つまり、特徴空間で最も近い）サンプルの大多数が特定のクラスに属している場合、そのサンプルも同じクラスに属すると判断します。