Нейро
Ответ создан на основе результатов поиска
Алгоритм KNN работает по принципу «большинство голосов» 1. Для классификации нового объекта алгоритм находит K объектов в обучающем наборе данных, которые находятся ближе всего к новому объекту 1. Затем новый объект классифицируется в тот класс, который является наиболее распространённым среди этих K соседей 1.
Основные шаги работы KNN 1:
- Выбор параметра K 1. Определяется количество ближайших соседей, которые будут использоваться для классификации 1.
- Расчёт расстояний 1. Вычисляются расстояния между новым объектом и всеми объектами в обучающем наборе данных 1.
- Сортировка соседей 1. Все объекты обучающего набора данных сортируются по возрастанию расстояния до нового объекта 1.
- Выбор K ближайших соседей 1. Выбираются K объектов, которые находятся ближе всего к новому объекту 1. Эти объекты будут использоваться для определения класса нового объекта 1.
- Классификация 1. Определяется класс нового объекта на основе большинства голосов среди K ближайших соседей 1. Класс, который встречается чаще всего среди ближайших соседей, будет присвоен новому объекту 1.
На основе 10 источников: