Ini bertindak sebagai antarmuka yang seragam untuk tiga algoritma tetangga terdekat yang berbeda: BallTree , KDTree , dan algoritma brute-force berdasarkan rutinitas di sklearn. metrik.
Selain itu, bagaimana Anda menerapkan algoritma Nearest Neighbor?
Implementasi Manual Algoritma kNN
- Langkah1: Hitung jarak Euclidean antara titik baru dan titik yang ada.
- Langkah 2: Pilih nilai K dan pilih K tetangga lemari ke titik baru.
- Langkah 3: Hitung suara dari semua K tetangga / Nilai Prediksi.
Demikian juga, bagaimana Anda menggunakan K tetangga terdekat dengan Python? Contoh algoritma k-nearest neighbor
- Algoritma k-nearest neighbor diimpor dari paket scikit-learn.
- Buat fitur dan variabel target.
- Pisahkan data menjadi data pelatihan dan pengujian.
- Buat model k-NN menggunakan nilai tetangga.
- Latih atau sesuaikan data ke dalam model.
- Memprediksi masa depan.
Demikian pula, ditanya, bagaimana cara menemukan tetangga terdekat saya?
Secara formal, masalah pencarian tetangga terdekat ( NN) didefinisikan sebagai berikut: diberikan himpunan titik S dalam ruang M dan titik kueri q M, cari titik terdekat di S ke q.
Untuk apa K tetangga terdekat digunakan?
K tetangga terdekat adalah algoritma sederhana yang menyimpan semua kasus yang tersedia dan mengklasifikasikan kasus baru berdasarkan ukuran kesamaan (misalnya, fungsi jarak). KNN telah digunakan dalam estimasi statistik dan pengenalan pola pada awal tahun 1970-an sebagai teknik non-parametrik.
