Knn có phải là một thuật toán phân loại không?

2024 Tác giả: Lynn Donovan | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-15 23:55

Thuật toán KNN là một trong những điều đơn giản nhất thuật toán phân loại và nó là một trong những cách học được sử dụng nhiều nhất thuật toán . KNN là một người không tham số, lười học thuật toán . Mục đích của nó là sử dụng cơ sở dữ liệu trong đó các điểm dữ liệu được tách thành nhiều lớp để dự đoán sự phân loại của một điểm mẫu mới.

Ngoài ra, Knn có phải là một thuật toán phân cụm không?

Trong học máy, mọi người thường nhầm lẫn với k-có nghĩa là ( k-có nghĩa là phân cụm ) và KNN (k-Hàng xóm gần nhất). K-có nghĩa là là một cách học tập không có giám sát thuật toán được dùng cho nhóm lại vấn đề trong khi KNN là một học tập có giám sát thuật toán được sử dụng cho bài toán phân loại và hồi quy.

Hơn nữa, thuật toán KNN có được giám sát hay không được giám sát? KNN đại diện cho một giám sát sự phân loại thuật toán điều đó sẽ cung cấp các điểm dữ liệu mới tương ứng với số k hoặc các điểm dữ liệu gần nhất, trong khi phân cụm k-mean là một không giám sát nhóm lại thuật toán tập hợp và nhóm dữ liệu thành k số cụm.

Cũng được hỏi, Knn có thể được sử dụng để phân loại nhiều lớp không?

Các k-hàng xóm gần nhất thuật toán ( KNN ) là một phương pháp học máy trực quan nhưng hiệu quả để giải quyết sự phân loại các vấn đề. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một loại khác KNN thuật toán học tập dựa trên cho đa - phân loại nhãn.

K có nghĩa là phân cụm được giám sát?

K - có nghĩa là một nhóm lại thuật toán cố gắng phân vùng một tập hợp các điểm thành K bộ ( cụm ) sao cho các điểm trong mỗi cụm có xu hướng ở gần nhau. Nó là giám sát bởi vì bạn đang cố gắng phân loại một điểm dựa trên sự phân loại đã biết của các điểm khác.