Algoritma KNN

1. Apakah algoritma knn?
2. Apakah contoh algoritma KNN?
3. Mengapa algoritma KNN digunakan?
4. Adakah knn algoritma mudah?

Apakah algoritma knn?

Algoritma Jiran K-terdekat. Algoritma K-terdekat, juga dikenali sebagai KNN atau K-NN, adalah pengelas pembelajaran yang tidak parametrik, yang diawasi, yang menggunakan jarak untuk membuat klasifikasi atau ramalan mengenai pengumpulan titik data individu.

Apakah contoh algoritma KNN?

Dengan bantuan algoritma KNN, kita boleh mengklasifikasikan pengundi berpotensi ke dalam pelbagai kelas seperti "Will Vote", "Tidak Akan Mengundi", "Akan Mengundi kepada 'Kongres'," Akan Mengundi kepada Parti 'BJP'. Bidang lain di mana algoritma KNN boleh digunakan adalah pengiktirafan pertuturan, pengesanan tulisan tangan, pengiktirafan imej dan pengiktirafan video.

Mengapa algoritma KNN digunakan?

Penggunaan Knn

Algoritma KNN dapat bersaing dengan model yang paling tepat kerana ia membuat ramalan yang sangat tepat. Oleh itu, anda boleh menggunakan algoritma KNN untuk aplikasi yang memerlukan ketepatan yang tinggi tetapi itu tidak memerlukan model yang boleh dibaca manusia. Kualiti ramalan bergantung pada ukuran jarak.

Adakah knn algoritma mudah?

Apa itu knn? K Jiran terdekat adalah algoritma mudah yang menyimpan semua kes yang ada dan mengklasifikasikan data baru atau kes berdasarkan ukuran persamaan. Kebanyakannya digunakan untuk mengklasifikasikan titik data berdasarkan bagaimana jirannya diklasifikasikan.