Метод k ближайших соседей

Метод k ближайших соседей (англ. k-nearest neighbor algorithm, kNN) - метод автоматической классификации объектов. Основным принципом метода ближайших соседей является то, что объект присваивается тому классу, который является наиболее распространённым среди соседей данного элемента.

Соседи берутся исходя из множества объектов, классы которых уже известны, и, исходя из ключевого для данного метода значения k высчитывается, какой класс наиболее многочислен среди них.

Пример классификации k ближайших соседей. Тестовый образец (зеленый круг) должен быть классифицирован как синий квадрат (класс 1) или как красный треугольник (класс 2). Если k = 3, то она классифицируется как 2ой класс, потому что внутри меньшего круга 2 треугольника и только 1 квадрат. Если k = 5, то он будет классифицирован как 1ый класс (3 квадрата против 2ух треугольников внутри большего круга).

Ссылки

• kNN и Потенциальная энергия (апплет), Е.М. Миркес и университет Лейстера. Апплет позволяет сравнивать два метода классификации.

Это заготовка статьи о науке. Вы можете помочь проекту, исправив и дополнив её. Это примечание по возможности следует заменить более точным.